军事科学学科体系的二维划分

军事科学体系是一个开放和不断发展的体系,长期以来,国内学术界对于军事科学学科体系的认识要么是按照研究对象来划分,要么是按照知识在学科领域的作用层次来划分。本文在分析现有学科体系划分方法的基础上,提出了把二者有机结合起来的二维划分方法,即按照研究对象维和知识作用层次维来对军事科学学科体系进行划分,以期实现两种截然不同方法的统一。     

去调频FM-CW SAR距离维成像研究

调频连续波(FM-CW)合成孔径雷达因其体积小、重量轻、成本低及分辨率高等特点越来越受到关注。详细分析了去调频FM-CW SAR距离维成像过程,得到了FM-CW SAR残留视频相位在距离维傅立叶变换过程中被消除的有用结论;分析了影响距离维分辨率的因素,提出了改善FM-CW SAR距离分辨率,同时降低距离维采样率的方法。理论分析表明,去调频连续波SAR同样存在斜置现象,因此,还详细分析了FM-CW SAR斜置的产生以及去斜的方法,提出了包含去斜的距离维成像算法,为方位向更好的聚焦提供了条件。     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

失效概率函数求解的高效算法

结合基于分数矩约束的极大熵方法和替代模型法,发展了一种失效概率函数求解的高效算法。所提算法的基本思路是利用自主学习的迭代Kriging方法来构造失效概率函数,即采用较少的训练样本来构造粗糙的失效概率函数,在此基础上通过添加新的违反学习函数约束的样本来更新失效概率函数,直到达到精度要求。对于每一个分布参数的训练样本点,所提方法采用分数矩约束的极大熵法来求解相应的失效概率样本。由于分数矩的计算采用了高效的降维积分,并且由于分数矩约束下极大熵法中优化策略高效地逼近了响应的概率密度函数,从而使得失效概率样本能够被高效高精度地估计出来。为了检验所提方法的精度及效率,给出了两个算例,对比了所提方法与已有的失效概率函数求解的Bayes公式法及Monte Carlo法等,结果表明,所提方法适用于求解复杂的功能函数问题,且在满足精度要求的基础上大大降低了计算量。     

二维非线性正交异性材料的瞬态热传导反问题研究

针对正交异性材料的二维非线性热传导反问题,本文采用顺序函数法对表面热流辨识进行了研究。在求解反问题时用到有限体积法、牛顿-拉夫逊法并引入未来时间步长的概念。在每个时间步内,将待辨识热流视为非线性方程组的未知量,通过一个迭代过程进行求解。从文中的例子可以看出,真实热流和辨识热流结果相近,从而证明了本方法在辨识二维非线性热传导反问题时是准确、稳定、有效的。     

卫星导航弱信号的变维卡尔曼滤波跟踪算法

复杂环境下的多普勒频移变化及信号功率衰减均会造成载波跟踪偏差较大甚至失锁,针对标准卡尔曼滤波算法跟踪机动目标时不能同时满足高动态及高灵敏度要求的问题,提出一种基于变维卡尔曼滤波的载波跟踪算法。引入机动和非机动两种载波跟踪模型,通过机动检测因子监视载波动态变化,实时高效地切换载波跟踪模型,从而实现对载波机动和非机动状态的自适应跟踪,抑制机动改变引起的较大误差突跳。理论分析和仿真结果表明,该算法在低至30d BHz弱信号环境下,相比基于标准卡尔曼滤波的跟踪算法,其在目标动态突变时相位跟踪误差减小约37.5%,频率跟踪误差减小约77%。     

基于饱和信息维的信息资源聚焦的数学模型

运用饱和信息维的增减技术对信息获取子空间进行结构上的剖分,将饱和信息维的值的获取分解为白与灰两部分,用饱和信息维列作为因子列来构造灰色关联空间,用关联序来描述信息之间的相关联程度,得到信息资源聚焦的一种新的数学模型。     

关于线性时变系统的逆

本文讨论单输入单输出线性时变系统的逆系统问题，给出了可逆性的充要条件和两种降阶逆系统的计算方法，并用例子说明了这些方法。     

利用阵列协方差矩阵稀疏性的到达角估计方法

为了解决传统基于阵列协方差矩阵稀疏性到达角估计方法计算复杂度高的问题,提出基于直接二维稀疏重构思想的高效到达角估计方法。该方法利用阵列输出数据的协方差矩阵构造二维稀疏表示模型,对协方差矩阵进行特征值分解以实现噪声功率估计,从而降低噪声对到达角估计的影响。在求解稀疏表示模型时,直接对该二维稀疏重构问题进行求解,避免了矩阵矢量化操作。仿真实验结果表明,该方法运行效率大大提高,并且在低快拍数、低信噪比和稀疏阵元等条件下估计性能优于传统方法。