几种UWB-SAR窄带干扰抑制方法的分析和比较

SAR(Synthetic Aperture Radar)信号处理窄带干扰抑制技术是SAR抗干扰技术的重要内容。对3种UWB-SAR(Ultra-W ideBand Synthetic Aperture Radar)窄带干扰抑制方法———陷波滤波法、AR模型参数化干扰抑制法以及小波包分析自适应干扰抑制法进行了分析,利用自行开发的成像软件,对SAR理想点目标和实录数据进行干扰抑制仿真实验,从定性和定量的角度对3种方法的干扰抑制效果作了比较。     

多传感器参数融合研究

防空导弹武器系统为了适应“网络中心战”,对多传感器参数融合进行了研究。给出了同时间点参数融合的加权最小二乘法与不同时间点参数融合的Kalman综合滤波法。对于各方法的性能,不仅进行了简要的理论分析,还给出了仿真实验的数据结果。理论分析与仿真实验都证明了这2种方法具有优异性能。     

智能天线在伪卫星增强系统中的抗干扰作用

过去的十年中,卫星导航技术在武器系统的导航和制导领域得到了很好的应用.但是,系统的应用过程中无线电射频干扰对其通信链路的性能会产生极大的影响,智能天线技术是一种比较有效的抗干扰措施.对伪卫星增强系统多种智能天线的自适应算法进行了比较分析.结果表明SMI算法相对其他算法而言在收敛速率和天线方向图的效果上皆有相当的优越性.适合于伪卫星增强系统的干扰抑制应用.     

舰艇武器布置问题的一种协同优化算法

针对舰艇武器布置问题的特点,提出了一种基于粒子群优化和分类器系统的协同优化算法,以粒子群优化进行优化计算,用分类器系统消除约束.计算实例表明,该算法能较好地实现优化计算,并能节省大量的计算时间.     

基于退化速率跟踪粒子滤波的剩余使用寿命预测框架

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好的解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。本文针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化。并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

面向任务的随舰备件配置方法

研究了多阶段任务成功概率的计算方法,根据舰船多阶段任务的特点,建立了随舰备件配置模型.提出了系统修整过程中确定备件配置方案的分析方法与系统执行任务过程中基于粒子群算法的备件配置模型.经实例分析表明:该模型既满足了任务成功概率的要求,又充分利用了舰船排水量和宝贵的备件存储空间,对于随舰备件的配置具有普遍的适用性.     

舰艇编队协同反导火力分配的改进多目标粒子群算法

为提高协同反导时的多目标火力分配计算能力,首先建立了火力分配多目标数学模型;然后,针对火力分配多目标规划具有的线性不等式约束条件难以使用多目标粒子群优化算法、粒子群算法自身存在的盲目搜索等问题进行了改进,并明确了计算流程;最后,对算法进行了仿真实验,仿真实验表明:改进的多目标粒子群算法求解多目标火力分配规划模型得到的非劣解集可构成Pareto前端,且非劣解集的适应度最大值随迭代步数演变具有稳定的收敛性,验证了改进多目标粒子群算法的有效性.     

基于面向对象技术的柴油机在线状态监测系统设计

将软件设计中的面向对象思想扩展到系统设计中,针对柴油机实车运行在线监测中的变速变载及空间有限等问题,基于CAN总线的可靠性、信息传输的实时性和多主工作方式,设计分布式智能监测节点和上位机监控中心．分布式监测节点同步采集柴油机运行数据并进行降噪和简单特征提取后,将实时采样数据和在线监测结果上传至基于嵌入式PCI04的上位机监控中心,进行二次特征提取和智能模式识别,从而实现柴油机在线状态监测与故障预警和诊断．     

针对自适应滤波的组网雷达欺骗干扰优化策略

针对组网雷达系统在跟踪目标发生机动时采用自适应滤波来估计目标状态的特点,在点迹融合数据处理结构的组网雷达基础上提出了一种欺骗干扰优化策略.根据状态和量测方程描述了组网雷达跟踪目标的模型,同时建立了跟踪机动目标的自适应滤波模型.在此基础上,建立了欺骗干扰模型,并在目标机动检测约束下,推导了虚假目标欺骗干扰对于组网雷达融合...     

粒子群优化齿轮箱振动信号周期分量提取方法

为了从齿轮箱振动信号中快速获得各零部件的振动信号,给准确定位故障部件提供理论依据,提出了一种适合于齿轮箱振动信号周期分量提取的改进型粒子群优化算法。在对齿轮箱振动信号、周期信号振幅与对应频率间的关系以及初始相位与对应频率间的关系分析的基础上,以各特征频率及其组合为基准生成初始种群进行优化,减少了周期信号提取中的盲目性,加快了周期信号的提取过程。最后,对实验室的齿轮箱进行了不同工况下振动信号的检测,以这些信号为例进行了周期分量的提取,结果说明所提方法是可行有效的。