钢质油罐底板腐蚀概率估计

针对钢质油罐底板腐蚀,首先分析了油罐底板腐蚀工程检测数据的特点和腐蚀试验数据统计分析理论;然后针对工程检测信息不完全的特性,以最大腐蚀深度的预测估计为目标,建立了以轻微腐蚀面积估计来实现腐蚀概率修正估计的模型;最后利用广州等地27个罐约900条检测数据估计了油罐底板的最大腐蚀深度。其最大相对误差小于45%,约80%的相对误差优于30%。     

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...     

滑翔弹最优弹道设计存在的问题及解决方法

最大滑翔距离是滑翔弹最重要的战技指标之一.根据现有理论,滑翔弹按照最大升阻比飞行的弹道是具有最大滑翔距离的最优弹道.滑翔弹实现最大升阻比飞行的控制策略有升阻力系数表达式法和升阻比搜索法,针对这两种方法的不足,根据工程经验,提出一种计算量小、结构简单的新方法.以某型号滑翔弹为仿真用例,仿真结果证明了新方法的可行性和有效性;对不同类型的滑翔弹,新方法具有通用性.     

基于ARMA辨识的色噪系统状态参数鲁棒估计

实际环境中观测系统的噪声,同时存在着白噪、色噪声和尖点噪声的影响.已有的研究都仅考虑白噪或色噪声,首次将实际系统中可能出现的所有噪声纳入观测方程,推导出统一的带白噪形式的观测方程.新观测方程在色噪声ARMA辨识基础上,可以直接用于传统的卡尔曼滤波算法,避免了扩维滤波.于是状态参数的稳健估计归结为ARMA参数的辨识.重点研究了自由参数选取与输入噪声之间的关系,将鲁棒支持向量回归机的优化问题转换成最大后验估计问题,为合理选择自由参数提供了理论依据.仿真结果验证了新算法的有效性.     

四阶累积量的MIMO雷达角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达目标角度估计问题,提出一种新的参数估计算法.通过计算MIMO雷达接收数据的四阶累积量,并对构造出的累积量矩阵进行特征分解,结合MUSIC算法和ESPRIT算法实现了雷达目标的角度估计.在保证阵元扩展能力和目标分辨力的基础上进行了低复杂度改进,去掉了冗余信息,实现了目标参数的有效估计;同时由于采用四阶累积量,提高了算法抑制高斯噪声的能力,更利于工程应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.     

基于循环平稳的卫星信道多普勒频移估计

基于线性调制信号的循环平稳特性,卫星信道多普勒频移的估计可以通过求解发送信号与接收信号的循环相关函数关系得到.借助循环谱函数推导出发送信号的循环相关函数,接收信号的循环相关函数则对信号本身及其有限差分进行计算.仿真结果说明了该算法对信道中的干扰与噪声不敏感,在多普勒频移较大时,该算法具有良好的估计精度;同时该算法还具有低复杂度和应用灵活的特点.     

基于移动目标的DOA估计偏差校正

针对移动目标的波达方向估计容易出现偏差的问题,提出一种利用频移信息修正方位估计偏差的算法,解决了传统方位估计算法不能适用于高速移动目标或平台的问题。该方法利用基阵平台与目标的径向移动速度,估计中心频率偏移,然后利用频移信息修正传统的方位估计结果。仿真结果表明,该算法可以极大地提高移动目标的方位估计精度。此外,该算法对阵列的阵型和方位估计算法没有任何限制,因此具有广泛的适用性和较强的工程实用价值。     

基于GDOP的多基地雷达布站优化研究

以BLUE算法和GDOP为基本定位算法和精度分析工具,评估多基地雷达的定位性能,建立以GDOP最小值最小和有效监控区最大为目标的多基地雷达布站优化模型.仿真结果表明,通过以下措施可提高定位性能:①增加收发站总数;②采取扇形方式布站;③优先增加部署接收站;④交替部署收发站;⑤通过优化模型优化扇形布站分布角总和.     

色噪声环境下MIMO雷达相干目标角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达相干目标角度估计问题,提出一种基于目标信息矢量重构的角度估计算法.算法对MIMO雷达的接收数据进行了低复杂度改进,通过计算四阶累积量,得到一组矢量并证明该矢量包含所有目标的角度信息,通过重构Toeplitz矩阵,结合MUSIC算法实现了色噪声环境下MIMO雷达相干目标的角度估计.算法保留了MIMO雷达的阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯白噪声和色噪声的能力,实现了相干目标的有效估计,更利于在实际中应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.     

基于节约训练时隙的多中继协作通信分段信道估计

在多中继放大转发协作通信系统中,针对分段信道估计时需要增加额外的时隙来发送训练序列的问题,提出一种节约训练时隙的分段信道估计方法。该方法结合预编码技术和半盲信道估计技术,在源节点对数据序列进行预编码,使其与训练序列正交后叠加,在中继节点进行预编码,使不同中继间的训练序列彼此正交,进而估计出每条链路的信道信息值。仿真结果表明,提出的方法只需占用1个训练时隙,并可有效获取S→R链路和R→D链路每段链路的信道信息,且R→D链路的平均MSE估计性能比S→R链路大约有5 dB的优势,提高了系统的传输效率。