基于最小模型集切换的变结构IMMPF算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出了一种新的基于最小模型集切换的变结构IMMPF跟踪算法,其中以"当前"统计模型为基础的不同最小模型集在不同时刻之间的切换实现了多模型的结构变换。当目标机动方式发生改变时,通过最小模型集的切换实现算法的滤波模型与目标实际机动方式的快速匹配,减小了目标机动的响应时间。通过仿真实验,与通用的IMM估计进行了比较,证明了算法的优越性。     

舰空导弹引战配合可视化仿真分析方法

提出了一种更加直观的舰空导弹引战配合分析方法,充分利用飞行试验数据和弹道仿真数据,通过引战配合数学仿真计算和可视化仿真,复现了弹目交会时战斗部破片杀伤目标的过程,并在某型舰空导弹飞行试验引战配合分析中得到了应用.     

SAR图像适配区选择方法

为选择具有高匹配概率和高匹配精度特点的SAR适配区,结合SAR成像特点,分析了惯导及成像参数误差对适配区的影响,设计了多种适配性评价参数,提出了一种由粗到细的适配区层次性选择方法.该方法充分考虑了适配区在总体和细节上的需求,层次性选择有效避开了构造预测函数的难题.试验结果表明该方法可在SAR图像匹配系统中选出高性能的适配区,且所选适配区匹配概率可达97％以上.     

一种基于改进Hausdorff距离的图像匹配方法

Hausdorff距离(HD)是图像匹配常用的相似性准则。针对HD在实际图像中难以匹配的问题,提出了基于核密度函数的HD改进形式,该HD是通过对各个最小距离值进行核密度函数计算,并将函数值的和的均值作为单向HD值,无向的HD值取两个单向值的最小值。实验结果表明,提出的改进HD在遮挡、局部变化情况下比其它的HD距离具有较好匹配效果。     

基于Hausdorff距离的SAR图像匹配方法

在传统基于边缘位置的Hausdorff距离匹配基础上,将边缘点的梯度方向信息引入到距离度量中。提出了一种新Hausdorff距离及相应的匹配算法,并将其应用到SAR图像匹配中。实验表明,该算法相对于传统的基于边缘位置的Hausdorff距离匹配算法鲁棒性有所改进。     

无线电引信定向探测优化研究

提出了用人工免疫算法优化RBF网络隐含层的性能参数,以及用最小二乘法确定RBF网络的线性输出层的权值,建立了基于人工免疫算法的两级RBF网络混合训练学习的算法机制。针对无线电引信定向探测方面存在的问题,用所建立的两级RBF网络混合训练学习机制对引信的定向探测进行了优化研究,最后计算机的仿真结果给出了该方法在目标方位识别方面的优越性。     

未知雷达位置参数识别研究

在对国内外数据融合方面研究进展情况进行分析的基础上,提出了一种应用模糊关联、数据融合和最小二乘等技术识别未知雷达辐射源具体坐标的方法,为进一步融合未知源的数据打下基础。仿真结果表明,随着采样数据的增加,对辐射源参数的估计会更加精确。     

最小二乘滤波在某型火控系统信息处理中的应用

为了提高某型火控系统对目标的反应时间和射击精度,需要对采集到的目标运动参数信息进行滤波。采用最小二乘滤波方法,通过对最小二乘滤波的分析处理,增加了修正序列,实现了接近自适应最小二乘滤波的功能,在滤波效果上能够完全满足系统要求。最后采用5点滤波实现方式对滤波效果进行了检测,实践证明最小二乘滤波在该型火控系统信息处理中取得了较好的效果,改进了该火控系统的性能。     

小样本采样数据的预处理

一般情况下数据处理大多采用数理统计方法,该方法对于数据较少情况下处理和判别粗大误差不适用。提出了运用线性均方估计法和熵值判别法来处理和判别粗大误差,线性均方估计消除粗大误差是一种采用软化的方法处理粗大误差;熵值判别法是根据熵的上界对应最大的不确定度,利用所得数据的熵信息量判别数据是否含有粗大误差。这两种方法经过多个实例计算,结果表明,它们在处理小样本采样数据时更有效。     

基于矩阵乘法的高速卫星成形滤波器的FPGA实现

根据高速8PSK卫星调制器的要求,针对数字化基带成形滤波的信号处理特点,文中提出一种基于矩阵乘法的高速卫星成形滤波器设计方法及基于查找表的硬件实现方案。该方法将成形滤波直接抽象为矩阵乘法的运算,将多个卷积相乘项相加后再量化,减少了量化次数,提高了量化信噪比。用片内的BLOCK-RAM精心设计查找表,在8万门的芯片VIRTEX2-80中就能实现此方案。MODELSIM的时序仿真结果表明,可支持高达200Mbps的输入数据,满足卫星通信高速成形的要求,并针对未来更高速率的成形滤波器给出了一种通用硬件实现方法。