基于可信度理论的一种态势估计方法

态势估计是战场决策的基础,而如何进行正确的战场决策对战斗有着重要的影响。在对态势估计进行分析的基础上,根据可信度理论,提出了一种对态势估计问题进行推理的方法。该方法能够进行融合推理得到态势假设和事件之间的潜在关系,为决策提供依据。实例验证的结果表明,此方法对当前战场态势可给出有效的综合评价和理解,具有较高的可信性。     

初相未知信号联合检测与估计的序贯实现

在未知参数的充分统计量和再生概率密度函数的基础上,引入了联合检测与估计的序贯算法,给出了算法的实现框图,并将该算法应用于高斯噪声中初相位未知信号的联合检测与估计当中.仿真实验表明,新算法较传统算法有一定的性能改善.     

基于期望系统噪声的自适应机动目标跟踪研究

状态估计是目标跟踪中的基本问题,也是目标跟踪的一个难点。首先对标准IMM算法的优缺点进行了论述,针对其缺点和不足,提出了基于期望系统噪声模型（MIMM）的自适应多模型算法,该算法能有效地对机动目标的状态进行自适应估计。仿真结果表明,该算法比标准的IMM算法有较好的改善。     

一种非均匀噪声下的DOA估计算法

通用协方差差分算法用来实现对空间非均匀噪声环境下相干信号的波达方向(DOA)估计,该算法可以完全消除空间非均匀噪声,且适用于低信噪比环境,但该算法的DOA估计结果存在伪峰。针对这一问题,提出了一种改进的算法。改进算法通过对通用协方差差分(GCD)算法的信号协方差矩阵进行变换,再用特征分解的方法得到信号的DOA估计值。改进的算法可以完全消除伪峰,理论分析和仿真实验验证了改进算法的有效性。     

基于ML-Ⅱ的指数分布可靠性多层Bayes估计

Bayes估计法是可靠性评估中应用最为广泛的方法之一,指数分布的Bayes验前概率密度函数中的重要参数主要依靠Reformulation法和Box-Tiao法确定,具有较强的主观经验性。基于Beyes估计的基本思想,以试验数据为依据,利用第二类极大似然估计法(ML-Ⅱ估计法)确定Bayes方法中的相关参数,避免了参数确定的主观性。实例表明结果合理,方法客观、可行。     

高速机动反舰导弹对舰艇编队的威胁估计研究

威胁估计是一个高度复杂、不确定性事件的推理过程.针对以目标特征为参数计算高速机动反舰导弹对编队的威胁值出现振荡而影响威胁排序的问题,首先运用自组织映射神经网络(SOM)提取高速机动反舰导弹的某些重要特征,其次融合提取的特征计算反舰导弹的航向,然后根据航向计算得到反舰导弹稳定的飞临时间和航路捷径,最后在分析影响威胁估计因素的基础上,运用模糊动态贝叶斯网络进行推理得到威胁值,再结合舰艇的价值系数便可计算得到稳定的威胁排序.仿真结果表明,该方法可以有效解决高速机动反舰导弹的威胁估计问题.     

基于改进的相干法的InSAS三维地形生成方法

提出了一种利用时延测距进行干涉合成孔径声纳(InSAS)数字高程模型(DEM)重建的方法。重点研究了采用相干系数估计两幅合成孔径图像的时延,并利用插值和相位修正提高时延估计精度的方法。分析了时延估计过程中可能出现的时延跳变情况,并给出了解决办法。采用仿真数据和干涉合成孔径声纳样机实测数据对所提方法进行了验证,结果表明:该方法是有效的,能够获得可靠的高程结果。相比传统的干涉处理方法,该方法避免了图像配准、相位滤波、解卷等步骤,实现起来更加简便。     

一种波束内目标与诱饵 DOA联合估计新方法

拖曳式诱饵干扰下目标和诱饵DOA参数的准确估计是导引头实现目标分选的前提条件。波束内目标和诱饵的存在引起雷达回波混叠和观测耦合,导致常规观测提取与参数测量方法失效。通过挖掘雷达接收回波和、差通道信号条件概率分布协方差所包含的未知参数信息,获得了目标和诱饵DOA估计的解析表达式,针对估计求解中所需相对功率比未知的情况,提出了基于干扰检测、雷达测量与目标跟踪信息辅助循环估计相对功率比的DOA二次联合估计方法。不同干扰条件的仿真实验验证了估计方法的有效性。