地面防空目标优化分配问题研究

在多年来从事指挥自动化系统研究的基础上,对地面防空目标分配中的若干问题进行了研究。其中包括多目标通道地空导弹武器系统杀伤区的确定,各火力单位相对于飞机类、导弹类目标的射击诸元计算,目标优化分配模型的建立及其求解。     

基于相关性函数的多站微动特征分析与提取

针对多站雷达精度跨度大、难以有效进行融合识别的问题,提出了基于相关性函数的多站加权融合方法。首先建立了弹道目标滑动散射模型,通过时延相乘重构回波,并利用扩展Hough变换提取出距离像的曲线参数,从而建立方程组以求取微动信息。然后利用相关性函数对各雷达的支持度进行分析,最终对支持度高的观测数据进行融合识别。仿真结果表明该方法计算简单,能有效提高微动参数的估计精度,客观地反映各部雷达的可靠度。     

弹体压心位置变化对末制导炮弹弹道的影响

首先对比弹体压心位置变化对火箭增程弹道和末制导炮弹名义弹道的不同影响，重点分析弹体压心位置变化对末制导炮弹末导段弹道的影响特点，得出弹体压心位置变化对末导段弹道的捕获域和有效攻击区有着重要影响的结论。该结论对末制导炮弹的射表编拟以及新型末制导炮弹的设计都具有重要指导意义。     

垂直线列阵无源定位精度分析

提出了一种基于垂直线阵的系统,给出了定位模型,并简要介绍了其定位原理.利用由时延引入的距离、高低角和观测得到的方位角信息,建立了三维坐标系下的状态方程和观测方程.通过理论分析和仿真计算,讨论了声速测量误差、时延估计误差和阵元位置误差对系统定位精度的影响,给出了时延估计误差的克拉美-罗下界.综合时延估计、基线横纵扰动、三类误差的影响,在一定条件下,对目标距离估计的相对误差可控制在20%以内.     

声纹鉴别及其应用

声纹是人说话声音的频谱图 ,由于人的个性 ,决定了不同人声纹的差异性 ,因此 ,声纹识别或声纹鉴定能够确定说话人的身份。声纹鉴别在很多领域有着广泛的应用价值和前景 ,这里 ,简单介绍声纹和声纹鉴定与识别的概念及其应用的历史与现状 ,探讨声纹鉴别的方法原理和步骤 ,讨论声纹鉴别在个人身份证明、刑事侦察、军事、通信、防伪等领域的应用 ,展望声纹鉴别的应用前景。     

机械振动特征分析中的信号处理技术与微机特征分析系统

文中指出抑制阶比混迭和泄漏是建立一套完整的微机特征分析系统中需要解决的二个关键的信号处理问题。提出了阶比滤波器是抑制阶比混迭有效和实用的方法;并研制频率比合成器以抑制泄漏。介绍了由频率比合成器、阶比滤波器、TMS32010数据采集装置、主机和绘图仪所组成的微机特征分析系统。最后给出了该微机特征分析系统对轴承进行故障诊断的结果。     

互瞄定位法精度分析

介绍了超视距目标指示中的互瞄定位法的基本原理和影响互瞄定位法的主要因素,推导了互瞄定位法精度分析模型,并对其进行了精度分析。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

一种分析噪声背景下目标特征有效性的方法

本文根据目标特征和噪声分布,在一定假设条件下推出了最小错误率（Ｂａｙｅｓ错误率）的表达式,从而把特征分布、噪声大小直接与分类的最小错误率联系起来,给出了一种分析噪声背景下目标特征的有效性的方法。文中利用这种方法对目标和诱饵的红外辐射特征的有效性进行了分析