低轨移动卫星异步多用户检测算法

介绍了一种适合在低轨(LEO)星载接收机上运行、低复杂度的异步CDMA多用户检测算法,能够有效对抗强多用户干扰和大多普勒频移。基带信号通过码片滤波后以码速率采样信号作为观测信号,然后利用Kalman滤波算法对各个用户信号进行分离。状态方程综合考虑了多普勒频移、定时误差。该算法能够抵抗高达35dB的远近效应,并且对频率和定时误差不敏感。     

基于支持向量机的威胁判断模型

目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用Rough理论中知识约简方法选择目标的特征参数;支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习能力,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,利用支持向量机建立了威胁判断模型,给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

基于方位变化率的目标运动分析

目标方位变化率对运动要素解算有着重要的影响.但不同目标运动要素(目标距离、航向或速度)的求解精度,对目标的方位变化率又有着不同的要求.从确定性算法入手,进行了方位变化率对目标运动要素解算精度影响的理论分析,并通过仿真计算验证了理论分析的正确性,证明了该理论具有一定的应用价值.     

计算机网络通信系统在消防安全工作中的应用

针对公众聚集场所、消防安全重点单位，探讨如何利用计算机网络及通信系统做好消防工作，并提出了计算机报警系统误报率、漏报率较高等问题的解决办法。     

基于马氏距离的飞行缺失数据估计方法

针对基于欧式距离的最近邻居的缺失值估计算法的不足,提出了一种基于马氏距离的估计算法来估计飞行数据集中的缺失数据.该算法通过飞行数据之间的马氏距离来选择最近邻居数据,并将已得到的估计值应用到后续的估计过程中,然后采用信息熵来计算最近邻居的加权系数,得到缺失数据的估计值.仿真结果表明该算法优于基于欧式距离的最近邻居缺失值处理算法,是一种有效的飞行数据缺失值估计方法.     

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。     

一种基于条件概率的设备占用率修正算法

简要介绍了某型无人机维修级别分析中的组合方案法 ,针对传统分析法中设备占用率采用经验值 ,造成可信度低的问题 ,提出了一种基于不同故障模式发生时的条件概率求解设备占用率的算法 ,并给出了这种算法的适用范围。     

基于MC-CNN网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息，为克服这一缺陷，建立了磁性运动目标三分量投影模型，并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步，设计了多通道卷积神经网络（MC-CNN）对目标的正横距离和运动速度进行了估计，并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响，结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式，而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确，此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.     

一种舰载机下滑道一致性指示数据产生方法

针对现有航母起降引导系统下滑道真值测量手段过于复杂的现状，提出一种简单的航母起降引导系统下滑道一致性指示数据产生方法，该方法基于着舰引导雷达测距精度、中线电视测角精度较高的特点，利用着舰引导雷达测距信息和中线电视测角信息进行目标位置解算。采取泰勒级数展开法对非线性方程组线性化，并以着舰引导雷达定位结果作为迭代始值，进行迭代运算求取目标位置。通过仿真实验验证该方法迭代次数较少且收敛，相比着舰引导雷达定位方法，具有更高的定位精度。