微分博弈在无人机集群攻防中的应用研究

为了解决传统微分博弈理论的局中人规模受限问题,针对固定翼无人机目标-攻击-防御三方集群对抗场景,提出了一种基于微分博弈的集群攻防决策算法。该集群攻防决策算法利用基于Dubins路径价值函数的拍卖算法将集群攻防对抗问题解耦为目标-攻击者-防御者三方微分博弈问题,并且融入载体坐标系转换以及自动驾驶仪控制模型等约束,实现三维空间中以加速度为控制输入的集群决策,为等规模三方集群对抗问题提供协同决策控制。仿真实验结果证明,提出的集群攻防决策算法对于多种规模的无人机集群均能生成攻防角色对应的决策控制,实现包括目标-攻击-防御三种角色的三方集群攻防空战决策,在优化个体决策的同时,兼顾集群内无人机间的协同性。     

盲信道均衡的动量恒模算法

介绍了盲信道均衡恒模算法(CMA)的基本原理,对恒模算法的缺点进行了分析,通过修正恒模算法的迭代公式提出一种动量恒模算法(MCMA)。利用QPSK信号,采用计算机仿真的方法对动量恒模算法与恒模算法进行盲均衡性能比较,模拟结果显示,MCMA算法比CMA算法在收敛速率、降低稳态均方误差和符号间干扰具有明显的优势,有效地改进了信道均衡性能。     

含软判决引导的修正恒模盲均衡算法

在CMA算法基础上,提出了一种混合的修正恒模盲均衡算法MCMA SDD。新算法对CMA算法进行修正,同时引入软判决思想。理论分析和计算机模拟表明,该算法克服了CMA收敛速度慢、稳态误差大的缺点,同时可以纠正相位偏转。与CMA SDD算法相比,具有更快的收敛速度和更低的稳态均方误差。     

冲激雷达系统及探测实验研究

自行研制冲激雷达实验系统,其关键技术包括多路相干合成脉冲源、正交解调采样接收机、信息处理机和收发天线阵列等。并用该系统在外场开展了隐身目标探测实验。实验结果表明,冲激雷达有较强的反外形隐身和材料隐身的能力。     

星载双站SAR采用距离-多普勒算法的保相成像

星载双站合成孔径雷达(SAR)的成像可以采用距离-多普勒(RD)算法.算法的距离模型可使用二次模型和直线模型,针对系统双站的特点,讨论了高精度距离模型参数的求取方法.传统RD算法采用二次模型,在斜视情况下,二次模型可能会有较大误差,主要是会影响方位向压缩,因此讨论采用直线模型对应的方位压缩因子进行成像,从而改善方位向旁瓣.成像中为了使算法能够保相,需采用合适的方位向压缩因子,使其不破坏所成像的相位信息.     

基于演化硬件技术实现武器系统自修复的研究

演化硬件通过演化的方式实现电路功能,可看作是演化算法和可编程逻辑器件的有机结合.演化硬件通过演化算法可实现自身结构重构,使系统具有自适应性、自组织、自修复特性.基于演化硬件这些特性,提出了一种武器系统维护的新方法--自修复.首先介绍了演化硬件的基本理论,然后介绍了演化硬件用于实现武器系统自修复的工作原理及其优点,以及所需的关键技术.     

坦克排决策支持系统火力机动模块研究

基于D-S证据理论及灰数AHP层次分析法,研究了火力机动样式的选择系统.根据传感器收集的战场情报进行数据融合,给出了用于目标识别的D-S证据理论算法,并针对具体的战场目标进行了相应的算法改进.运用灰数AHP层次分析法对战场的具体目标进行相对比较判断,然后依据灰数AHP层次分析法得出的具体数据选择最佳火力机动样式.     

图像跟踪系统中机动目标预测的实现

针对装甲车上的图像跟踪系统,提出了一种机动目标预测方法.将目标的运动分解为两部分,即全局运动和局部运动,并根据各自的动态特性分别进行预测.以局部运动预测为重点,通过对机动目标跟踪技术的研究,建立起性能优良的跟踪滤波器,并将其扩展到预测滤波器中对目标的未来运动状态进行预测,从而提出了"交互式多模型预测算法".仿真结果表明,该算法具有预测精度高、自适应能力强的特点,同时给出了计算方法.     

导弹机动作战路线的优选

现代条件下的战争给导弹部队的机动性提出了更高的要求,机动路线制定的好坏直接影响着机动作战中作战效能的大小,也直接决定着战斗的胜败.根据当前导弹部队机动能力的现状,分析路况、隐蔽性、武器系统本身的机动性和伪装性等对机动作战的影响因素,给出求解最优路线的模型和算法,并通过实例计算验证了此方法的有效性.     

基于声矢量传感器原理的目标被动定向算法

声测被动定向是声学监视技术的重要研究内容.为了实现对低空运动目标的声学监视,提出了一种基于声矢量传感器原理的被动定向方法,推导出了基于互谱法声强测量技术的定向算法,并对定向算法进行了分析和数值仿真.仿真表明:当传感器尺寸为0.28m、信号信噪比为5dB时,定向精度在2.5°以内.仿真结果说明,该定向算法是正确可行的,有较大的实用价值.该研究成果可直接用于空中运动目标,如飞机、导弹和无人机等目标的声测被动定向.