噪声统计的Bayes 极大验后估计与系统自适滤波

对于具有测量的线性离散系统,在系统动力学噪声与测量统计特性未知的情况下,本文推导出了噪声统计特性在具有正态－逆Ｗｉｓｈａｒｔ分布验前信息情况之下的Ｂａｙｅｓ极大验后（ＭＡＰ）估计及其实时迫近,从而获得了系统的自适应滤波     

基于改进粒子群算法的复杂地况下雷达布站优化

针对现有雷达布站数学模型不能解决复杂地况下的雷达布站问题,提出了一种复杂地况下的雷达布站数学模型,该模型解决了雷达在复杂地况下布站位置受限的问题。在此基础上,提出了基于改进粒子群算法的复杂地况下的雷达布站优化算法,该算法改善了现有粒子群算法中期搜索性能不强的缺陷。仿真结果验证了提出的改进雷达布站数学模型的可行性和基于改进粒子群算法的复杂地况下雷达布站优化方法的有效性。     

基于模糊聚类的雷达信号分选

为克服传统信号分选算法的局限性,采用了基于模糊聚类分析的雷达脉冲信号分选方法。首先介绍了模糊聚类的基本原理和具体步骤,利用熵权法对不同雷达信号特征参数增加了加权系数,其次建立了有效性评价模型来确定最佳聚类,并进行了信号分选仿真实验。利用该方法进行模糊聚类时无需设置阈值,仿真结果证明分选方法的正确性,验证了此方法的有效性和可行性。该方法能够处理多个雷达脉冲信号,是一种解决多脉冲信号分选问题的新途径。     

双边定数截尾试验下广义指数分布的可靠性分析

基于双边定数截尾试验,在无信息先验和共轭先验下,给出了广义指数分布参数的Bayes估计。同时在熵损失和加权平方损失函数下,给出可靠度函数的贝叶斯估计。最后运用Monte Carlo方法对估计结果进行了模拟比较。     

信号相关杂波环境中的认知雷达稳健检测波形设计

研究了认知雷达回波先验信息不充分的情况下,信号相关杂波环境中的认知雷达稳健检测波形设计问题,提出了一种基于NP准则和交替投影法的波形优化算法。在该算法中,根据所推导出的检测概率与发射波形、接收机滤波器之间关系的闭式表达式,通过联合优化发射波形和接收机滤波器,达到提高接收机的检测概率和降低信号相关杂波负面影响的目的。分析仿真结果可知:稳健波形可以提升波形检测系统的动态适应能力,且稳健波形的检测性能优于传统的高斯包络波形和恒包络LFM波形;系统输出的稳健波形显示该系统发射端具有很好的稳健性而接收端则有很好的收敛性。     

战斗机空战威胁特性建模与仿真分析

空战对抗决策的原则是规避目标威胁并使目标进入我方的威胁区,威胁特性建模是战斗机空战决策的基础。基于威胁属性,将战斗机威胁分为雷达探测威胁和导弹攻击威胁,基于雷达探测概率、目标RCS动态特性和目标暴露距离等指标对雷达威胁进行了建模分析;基于导弹攻击包络对导弹攻击威胁能力进行了建模分析,并给出战斗机威胁分布的集合描述。最后进行了仿真计算,结果表明,所建立的威胁模型能有效描述战斗机空战威胁,为战斗机空战决策提供理论基础。     

基于FOCUSS改进算法的DOA估计方法

传统的DOA估计方法不能有效分辨相干源目标;稀疏重构方法能够处理相干源的DOA估计问题,但现有稀疏重构方法大都是针对无噪声或仅存在观测噪声系统提出的,估计性能有待提高。对于同时存在观测噪声和模型噪声的多观测量模型,提出了一种基于FOCUSS稀疏重构的改进算法,可鲁棒地处理相干源、非相干源的DOA估计问题,有效提高分辨力和估计精度等估计性能。给出了DOA估计的稀疏信号模型以及新算法的推导过程,仿真实验证明了新算法在与其他算法对比时的优越性。     

基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别

针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。     

基于影响网络的态势估计

为克服传统贝叶斯网络进行态势估计时,在主观性环境下条件概率难以获取和指定条件概率表的工作量随贝叶斯网络中节点数量的增长呈指数增长的问题,提出了用影响网络对态势估计进行建模的方法;基于影响网络的态势估计模型,在继承传统贝叶斯网络结构的基础上,利用促进与抑制两种因果影响关系使建模更为直观、易懂,更好地表现证据节点对其子节点的影响关系;利用CAST逻辑使条件概率表的获取更为简单,解决了条件概率随节点增长而指数增长的问题,并能很好地表现专家知识以及为条件概率表的获取时提供了一种新的解决方法。     

MEMS矢量传感器方位估计误差分析

为提高MEMS仿生矢量传感器的定位精度,对其误差来源进行分析。对于单个矢量传感器,误差来源于其自身灵敏度不一致及流噪声的影响。提出通过分段插值来绘制线性曲线、选用差分测量结构和调整两路输出信号的大小使灵敏度一致;对于流噪声产生的误差,提出一种加聚氨酯导流罩的新结构,可以使水听器抑制流噪声的能力较之前提高20 dB。对阵列而言,选取不同阵元数进行仿真对比分析,得出随着阵元数的增加,水声传感器阵列DOA估计的准确度会随之增高,分辨力也随之增强。通过对影响MEMS矢量传感器方位估计的误差来源进行分析,进一步提出解决方案,为提高其定位精度提供了有力的科学支撑,从而为MEMS矢量传感器的工程化应用奠定了坚实的基础。