协同OFDM放大前传空时编码系统中的功率分配

针对由源节点和单个中继节点形成的协同正交频分复用( OFDM) Alamouti空时块码系统,分析了放大前传(AF)模式下的系统容量,给出了解析表达式.考虑节点功率独立约束的应用场景,提出了分步迭代的功率分配算法( SIPAA)来提高系统容量.该算法的核心思想是在每次迭代中,分步对源和中继节点分别进行注水功率分配,注水...     

航天测控通信系统可靠性分析的Krylov子空间投影算法

基于Markov模型对航天测控通信系统进行可靠性分析的过程中,若系统中测控通信设备数量较多,模型中的状态空间随设备数量呈指数增长,将会导致数值计算困难.提出了一种基于Krylov子空间技术的可靠性分析方法,将大规模问题投影至小规模子空间中,求得问题的近似解.实验结果证明,Krylov子空间方法的计算速度及精度优于Ross方法和前向Euler法(forward Euler method,FEM).     

一种面向语义正确性的关系数据库访问方法

从异构关系数据源中获取语义正确的信息是当前利用数据资产辅助决策所面临的一大难题.为解决这一问题,提出了一种研究面向语义正确性的关系数据库访问方法(SCORDA).SCORDA方法采用DL -LiteNOWL本体作为支持数据访问任务的概念视图,在本体的表达能力和推理复杂度之间做了一定折中;SCORDA方法通过LAV+ GAV的映射方式建立本体与关系数据源之间的语义关联,兼顾了模式异构和阻抗失配问题;此外,SCORDA方法采用了一种动态ABox结构,即时从异构关系数据源中恢复虚拟对象,并且利用动态ABox进行实例检测推理任务,通过本体的模型语义来保证数据访问的正确性.通过原型系统验证了该方法的可行性.     

高超声速滑翔飞行器倾斜转弯分析及控制系统设计

倾斜转弯技术是高超声速滑翔飞行器控制的一个重要发展方向.针对高超声速滑翔飞行器倾斜转弯技术开展研究.以平衡滑翔弹道为参考弹道,分析了转弯半径、下降高度、倾侧角等参数之间的关系,提出在设计高超声速滑翔飞行器制导控制指令时,应综合考虑不同高度速度下的控制能力约束.根据奇异摄动理论将动力学系统的受控状态变量分为快变量和慢变量两部分,运用轨迹线性化方法设计了控制系统.仿真结果表明,设计的控制器具有良好的控制性能,但随着高度的增加,控制指令应结合实际控制能力,以完成对飞行器的姿态控制.     

基于循环频域滤波及Schmidt正交对消的单通道信号分离算法

单通道盲信号分离是信号处理领域中的研究热点和难点.分析了循环频域滤波用于单通道时频重叠信号分离的可行性,提出了基于循环平稳频移滤波器及Schmidt正交对消的信号分离方法.利用频移滤波器提取一个源信号,通过Schmidt正交化法从观测信号中消去已提取的源信号获得另一个源信号.仿真表明,本文算法可有效分离时频重叠的雷达通信信号,相比时域维纳滤波,分离性能提高了10dB以上.     

IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测

快速准确的导弹轨道预测是有效进行导弹防御的前提。提出一种基于IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测方法,对导弹发射点和落点分别进行动态预测研究。首先,构建不包含导弹先验信息的IMM-EKF弹道估计器;其次,定义一种模型概率累积因子,用于估计导弹的关机时刻及相应的运动状态;最后,基于导弹运动状态的实时估计,动态预测落点和发射点。仿真实验结果表明:该方法能实时动态预测导弹发射点和落点;发射点预测应利用主动段状态估计,而落点预测则在导弹自由段早期进行为宜。     

单兵系统数据模型

讨论了单兵系统的体系结构和信息要素,并结合单兵系统在联合作战中的应用例子,对其业务过程和信息流进行初步分析。然后通过IDEF1X方法,设计单兵系统基于关系数据库的数据模型。最后讨论了模型的规范化问题,并给出检验数据模型的方法。     

差分跳频通信抗干扰效能分析

差分跳频通信系统是一种全面基于数字信号处理的全新概念的通信系统,其技术体制和原理与常规跳频完全不同。差分跳频已成为当前短波保密通信的一个重要发展方向,因此其抗干扰性能尤其引起人们的关注。由于差分跳频通信系统特殊的通信机理,其抗干扰效能完全不同于常规跳频通信系统。鉴于此,在对差分跳频通信原理研究基础上,重点分析了差分跳频通信系统对同频干扰及异频干扰的抗干扰效能,并通过计算机仿真对相应结论进行了验证,可为差分跳频通信的进一步发展提供相关理论基础与技术借鉴。     

空地协同反干扰目标交叉定位融合算法

传统双站交叉定位精度较高,但在基线及其延长线无法定位且在基线附近定位误差迅速增大;预警机测高交叉定位可实现全空域定位,但定位精度不高.针对这两种定位方法的优缺点,提出了基于传统交叉定位和预警机测高交叉定位的距离解算加权融合算法,并进行了仿真分析比较,证实了算法的有效性.     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。