载波相位辅助的卫星导航天线阵抗干扰算法

针对卫星导航接收机的抗干扰问题,提出一种基于载波相位辅助的卫星导航天线阵抗干扰算法。该算法进行盲零陷形成的同时利用各阵元通道输出信号的载波相位辅助来进行盲波束形成,并通过控制算法实现智能切换。仿真结果表明,提出的算法在干扰环境且接收机冷启动的条件下仍能成功抑制干扰、正常运行,在无干扰或弱干扰条件下能进行波束形成来增强卫星信号,从而提高卫星可见性以及定位精度。提出的算法不需要姿态测量单元辅助且对阵元幅相不一致引起的导向矢量误差不敏感,其实现代价远小于传统的波束形成算法。     

级联结构的阵列天线导航接收机抗干扰及多径抑制方法

阵列信号处理技术因其能够提供空域分辨能力已被广泛应用于卫星导航接收机领域以实现抗干扰和多径抑制。根据干扰和多径信号对导航接收机基带处理影响的不同提出了一种以数字相关器为界线划分的抗干扰与多径抑制两级处理结构:第一级处理在解扩前估计阵列接收数据的空时协方差矩阵,根据干扰信号功率远大于导航信号及噪声的特点利用子空间投影技术实现抗干扰;第二级处理在解扩后进行空间平滑解相干处理,利用基于Householder变换的广义旁瓣相消技术进行波束形成以实现多径抑制。理论分析和仿真结果表明,该级联处理技术能够有效地压制强干扰,并显著减小多径信号对导航接收机伪码测量的影响。     

国内生存分析在可靠性数据分析中的应用进展

针对可靠性数据分析中遇到的小样本、异总体、删失和截尾问题,引入现代统计学的重要分支——生存分析理论,分别从参数生存分析模型、非参数生存分析模型和半参数生存分析模型3个方面分析了国内生存分析在可靠性数据分析中的研究现状与应用进展。     

基于入侵性野草优化算法的平面天线阵列的方向图综合

针对入侵性野草优化(invasive weed optimization,IWO)算法存在早熟收敛和陷入局部最优的问题,提出了一种混沌自适应IWO(chaotic adaptive IWO,CAIWO)算法,并将改进的算法应用于平面阵列天线的方向图综合问题。计算结果表明:该算法的优化结果均优于对比文献中的结果,更适合于阵列天线方向图综合问题。     

小型堆不可隔离小破口事故下的舱室放射性活度可视化

以某小型压水堆为研究对象,运用MELCOR程序建立事故分析模型,研究了不可隔离小破口合并全船断电始发严重事故下舱室放射性活度变化规律。结果表明:不可隔离小破口事故下,倘若安全设施失效,将导致堆芯熔化;堆舱放射性活度比其相邻舱室高4个量级。在此基础上,开发了小型堆典型严重事故下辐射场可视化系统,可为舱室剂量评估和核应急决策提供支持。     

GNSS信号功率增强对调零抗干扰接收机的性能影响

由于卫星端信号发射功率小、信号传播损耗大,到达接收机的卫星导航信号极其微弱,容易被干扰。为有效应对电磁干扰的威胁,在系统层面和用户层面同时采取抗干扰措施将是一种很好的选择。建立调零抗干扰接收机抗干扰能力分析模型,并定量分析信号功率增强对调零抗干扰接收机抗干扰性能的提升效果。结果表明：信号功率每增强10 dB,接收机抗干扰能力可提升3～4 dB,但从提高接收机非极限条件下的接收性能(载噪比、测距定位精度等)的角度,信号功率增强15～20 dB时,接收性能最优。研究成果可为卫星功率增强量的优化设计以及终端抗干扰设计提供参考。     

融合图嵌入的Smooth-PCANet图像识别算法

主成分分析网络（Principal Component Analysis Network,PCANet）是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

A pixel-level local contrast measure for infrared small target detection

Infrared (IR) small target detection is one of the key technologies of infrared search and track (IRST) systems. Existing methods have some limitations in detection performance, especially when the target size is irregular or the background is complex. In this paper, we propose a pixel-level local contrast measure (PLLCM), which can subdivide small targets and backgrounds at pixel level simultaneously. With pixel-level segmentation, the difference between the target and the background becomes more obvious, which helps to improve the detection performance. First, we design a multiscale sliding window to quickly extract candidate target pixels. Then, a local window based on random walker (RW) is designed for pixel-level target segmentation. After that, PLLCM incorporating probability weights and scale constraints is proposed to accurately measure local contrast and suppress various types of background interference. Finally, an adaptive threshold operation is applied to separate the target from the PLLCM enhanced map. Experimental results show that the proposed method has a higher detection rate and a lower false alarm rate than the baseline algorithms, while achieving a high speed.     

一种有效的红外弱小目标DBT算法研究

作为红外自寻的制导、搜索跟踪和预警等领域的一项关键技术,红外弱小目标检测与跟踪成了红外图像处理领域中的一项重要研究课题。本文采用了"先检测后跟踪(DBT)"的思想对红外小目标进行检测与跟踪,首先采用基于各向异性偏微分方程的背景抑制技术对单帧图像进行抑制,再用最大绝对对比度阈值对红外图像进行分割,最后采用形心跟踪法对小目标点坐标定位。试验证明本文算法应用于目标检测的可行性和有效性。     

反海盗任务中大中口径舰炮火力应用

在反海盗任务中,大中口径舰炮武器系统可担负对海盗船进行警示或警告性射击,或者直接打击的任务。在对海盗船编队目标特性分析的基础上,以单管大口径舰炮对集群海盗船射击作为研究对象,将射击类型分为警示、警告和阻拦射击,重点分析了对集群海盗船只警告性射击方式,提出了警告性射击修正量的计算方式,最后通过实例仿真证明了该方法的适用性。