基于ARMA辨识的色噪系统状态参数鲁棒估计

实际环境中观测系统的噪声,同时存在着白噪、色噪声和尖点噪声的影响.已有的研究都仅考虑白噪或色噪声,首次将实际系统中可能出现的所有噪声纳入观测方程,推导出统一的带白噪形式的观测方程.新观测方程在色噪声ARMA辨识基础上,可以直接用于传统的卡尔曼滤波算法,避免了扩维滤波.于是状态参数的稳健估计归结为ARMA参数的辨识.重点研究了自由参数选取与输入噪声之间的关系,将鲁棒支持向量回归机的优化问题转换成最大后验估计问题,为合理选择自由参数提供了理论依据.仿真结果验证了新算法的有效性.     

基于GDOP的多基地雷达布站优化研究

以BLUE算法和GDOP为基本定位算法和精度分析工具,评估多基地雷达的定位性能,建立以GDOP最小值最小和有效监控区最大为目标的多基地雷达布站优化模型.仿真结果表明,通过以下措施可提高定位性能:①增加收发站总数;②采取扇形方式布站;③优先增加部署接收站;④交替部署收发站;⑤通过优化模型优化扇形布站分布角总和.     

比例规则后件的T-S模糊模型辨识方法

模糊划分应满足测量准则,这一点常被忽略。采用余弦平方函数作为隶属函数,解决了曲线型隶属函数在模糊化分后满足测量准则问题。T-S模糊模型后件由线性函数构成,以局部线性化方式实现全局非线性,通过分段性逼近辨识曲线,常用于系统辨识中,但其辨识参数多是其主要问题。比例规则后件的T-S模糊系统具有万能逼近特性,且构成参数少,用于非线性系统的辨识中,可以减少辨识参数,提高辨识速度。给出其在系统辨识中应用的方法,并通过仿真实例说明本方法的有效性。     

目标识别中的传感器管理方法

基于假设检验的方法,研究了目标识别中的传感器管理方法。分别以用于假设检验问题中的最大后验概率、最小代价函数和最大正确检测概率为目标函数,给出了用于目标识别问题的多传感器管理方法,并针对目标识别问题的特点,对其进行了相应的改进。通过对一定场景的仿真,比较了三种不同方法的识别正确率和平均采样次数,分析了各种方法的特点。     

基于小波网络的非线性系统辨识研究

小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性.     

射频识别系统的多目标识别-反碰撞算法

对多目标识别技术的二进制搜索算法、时隙ALOHA算法进行了剖析,并对ALOHA算法用概率论和数理统计的方法进行了深入的理论分析,得出要根据所设计的射频识别系统的特点合理采用各种算法方可得到良好的效果.该算法的实现对提高高速公路上自动收费系统、人员和物流管理等各领域的工作效率具有一定的指导意义.     

面向作战任务的最小风险传感器调度方法

基于风险理论提出一种面向不同目标探测任务的传感器调度方法。将主动传感器辐射被截获风险和目标探测风险结合起来,建立一般目标探测框架下的传感器最小风险调度模型。分目标跟踪、目标识别和目标威胁等级评估三种情况将传感器最小风险调度模型具体化,给出不同情况下目标探测风险值的计算方法。针对模型的求解提出一种基于混沌思想、反向学习和双向轮盘赌的改进人工蜂群算法。通过仿真实验证明了模型的可行性和算法的有效性。     

基于组合权重的目标识别系统威胁评估

现代信息战场中,对敌方的目标识别系统进行有效干扰,是增强我方、打击敌方的有效手段。对敌方的目标识别系统进行有效的威胁评估,有助于指挥员的决策以及对干扰资源的优化配置。借鉴空中目标威胁评估常用方法,提出对敌方目标的敌我属性识别系统进行威胁评估的方法。首先选择合理的威胁评估指标,然后对指标数据进行规范化处理,利用信息熵法求解威胁评估的客观权重与改进的层次分析法求解出的主观权重加权得到组合权重,运用灰关联分析法进行威胁评估和排序,最后用实例验证方法的有效性和合理性。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

热障涂层厚度及其涂敷下材料内部缺陷的红外定量识别

针对热障涂层结构材料红外定量检测存在的不足,提出基于脉冲相位的LM(LevenbergMarquardt)识别算法。针对研究问题,建立了轴对称圆柱坐标下热障涂层结构材料的瞬态导热模型,利用有限体积法计算出检测表面的温度场,经快速傅里叶变换得到检测表面的相位分布,分析待检测参数对检测表面相位差的影响。以相位为识别条件,采用LM反演算法对热障涂层厚度及其涂敷下材料内部缺陷位置大小进行定量识别,并采用数值实验方法验证了基于相位的LM识别方法的有效性。