分布式传感器网络自适应一致性融合估计算法

针对分布式传感器网络的目标一致性状态估计问题,提出自适应一致性融合估计算法。考虑到网络中节点为测距和测方位的传感器,基于观测噪声与目标状态相关的假设,构建量测模型;引用无迹卡尔曼滤波与CI算法得到各节点的局部估计,通过误差矩阵加权更新节点状态以改进一致性算法,实现各节点对目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,该算法能够在快速收敛的过程中实现无中心节点的分布式传感器网络中各节点对目标位置的精确估计,同时又保证各节点之间的一致性。     

一种基于延迟的仿真交互可信度贝叶斯评估方法

交互行为是分布式虚拟环境仿真推进的基础,交互行为可信对于系统正常运行至关重要。针对交互行为可信性问题,提出了一种基于延迟的交互可信度概率模型。从交互可信度定义出发,明确了交互可信度的内涵及判断标准,分析了交互可信度的先验分布,在此基础上通过贝叶斯方法得到仿真交互可信度的后验评估结果。该方法在降低系统监测负载的同时保证了交互可信度计算的实时性,为仿真系统可信度问题提出了一种新的思路和实用方法。     

防空反导智能战场态势估计研究

在军事科技理论面临着巨大变革的背景下,为解决防空反导战场态势估计智能化发展的问题,通过对态势估计的三层模型进行分析以及对防空反导态势的要素构成进行探讨,研究了OODA环中防空反导态势估计的过程,建立了防空反导智能战场态势估计的系统模型,深入地探讨了阻碍防空反导智能化战场态势估计研究的五方面问题以及有望解决问题的关键技术措施,从而为防空反导智能战场态势估计研究提供了新思路。     

基于算法估计的网络端到端时延测量方法

在网络端到端延迟的测量中,常用的方法大多是通过发送探测包来直接得到端到端的时延值.由于存在时钟不同步的问题,所以测量结果的误差较大.针对此问题,在Sue B.Moon提出方法的基础上进一步改进,提出了一种基于算法估计的软件方法,该方法更好地解决了收发时钟不同步的问题,提高了测量的精度.     

面向态势估计的多代理规划识别模型的研究

态势估计问题是数据融合的高层部分,如何有效的评估态势进而推理出敌军的目的、意图是要解决的问题;而在战役对象多、机动复杂的情况下如何推理更是一个待解决的问题。通过应用多代理规划识别理论,建立态势评估的推理框架,进而推出解决态势融合的推理算法。     

зрланга分布及其在保障性数据分析中的应用

首先对З分布的特点进行了分析,其次运用极大似然法对其分布参数t0进行了估计,然后通过2个实例验证了这种分布的可行性和实用性,最后得出几点结论.     

阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达，由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效，因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程，只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度，测角误差约为0.15倍波束宽度；当群目标数较多或者目标相位差接近于0时，算法性能下降明显。     

基于空间差分平滑的非相关与相干信源数估计

针对非相关信源与相干信源共存时信源数估计问题,提出了一种新的基于空间差分平滑的信源数估计算法。该算法首先利用SORTE法估计相互独立信源个数,结合非相关信源阵列导向矢量与噪声子空间正交关系特性,实现非相关信源数估计;其次基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵,利用构造矩阵进行前向空间平滑,实现对相干信源解相干;最后利用SORTE法得到相干信源数估计。仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

无迹卡尔曼滤波的长码直扩信号载波频偏盲估计

针对长码直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)通信中的载波同步问题,提出了一种新的载波频偏估计算法。该方法结合分段和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的思想,利用UKF算法对非线性模型的求解能力,估计载波频偏的后验概率的均值和方差。Monte Carlo仿真实验的结果表明新算法不仅具有较高的估计精度,还能实现较低信噪比下的估计。     

时变平坦衰落SIMO信道中的信噪比盲估计

针对恒包络信号在时变平坦衰落单输入多输出(SIMO)信道下的信噪比盲估计问题,提出一种基于EM(Expectation-Maximization)算法的改进M2M4-EM算法。利用EM算法的迭代期望值最大化思想,推导了SIMO信道下EM算法的闭式解。为进一步改善性能,通过接收信号的二阶和四阶矩(M2M4)对EM算法进行初始化。仿真结果表明,M2M4-EM算法在较宽的信噪比范围内具有较好的估计精度和较快的收敛速度。