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。     

防空伺服系统中新型数字化检测方法

防空伺服系统也被称为跟踪伺服系统,是防空火控系统的重要分系统。通过重要指标特性分析提出了防空伺服系统的5项重要指标,分别是:稳定精度、跟踪精度、最大跟踪角速度、最大跟踪角加速度和最小平稳速度。通过对重要指标的检测原理和传统检测方法的分析,得到传统检测方法的4点不足。针对这4点不足之处,从检测原理和检测方法两方面对新型数字化方法进行了研究。最后对传统检测方法和新型数字化检测方法的检测数据进行了比对。新型数字化检测方法的研究可为防空伺服系统的工程设计和工程应用提供参考。     

基于声强矢量的舰船目标运动参数估计

基于声强矢量测量法提出了舰船目标运动参数的估计方法,并提出了快速算法.计算机仿真实验表明,以上算法是可行的,可以实时估计出舰船的速度和距离。     

压制火控系统中有关最大射程角的应用探讨

通过对实际应用中,压制火控系统射击诸元中有关最大射程角的具体使用进行了分析,提出了在地面压制武器系统外弹道中距离-射角函数可能出现多个极点的观点,并给出了最大射程角具体计算方法,在火控系统的工程实践中提高了武器系统的性能。     

战场传感器能力指数分析模型

传感器能力指数是衡量传感器获取、传输、处理能力的重要标志,通过利用最大信息熵对传感器能力指数的分析,尝试构建了计算现代侦察装备侦察能力的新方法.利用信息感知速度、广度、可靠度,技术综合能力及持续工作能力等指标来描述传感器能力指数,统一了不同传感器能力量电的标准,分析提供了计算方法,并以新型无人侦察机能力指数为例验证其有效性.     

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。     

基于图像信息的多特征空间坦克姿态估计

坦克作为地面战场的主要目标,分析其姿态至关重要。根据坦克姿态估计的需要,在可见光条件下采集了坦克车体纵轴与瞄准镜光轴不同夹角的图像作为训练集。利用主成分分析法选取了目标的主要特征向量,每个训练子集用3个特征向量表示,利用少量的特征向量建立目标的8个特征空间,降低了空间的维数。设计判别准则将待识别目标向量与重构向量之间的余弦值进行比较,即确定目标所在的空间位置,完成了目标姿态的识别。实验结果表明,利用建立目标多特征空间的方法识别目标空间位置是有效的。