基于ForCES体系结构的IPv6路由器的研究与实现

分析了开放网络体系结构研究现状,并在ForCES体系框架下提出一个OpenRouter路由器结构模型,该模型由四个逻辑层次组成,三个标准的API对路由器进行功能模块化分离,使标准模块化路由器实现成为可能。在此基础上,重点介绍了遵从OpenRouter结构模型的IPv6路由器系统的实现及关键技术。     

基于PON技术的多站雷达数字光纤传输系统设计

提出一种多站雷达体系雷达数据光纤传输系统的方案设计和实现方法。与传统雷达使用的光纤传输系统不同,而是采用技术较新的基于无源光网络PON的实时数据通信系统,这是无源光网络技术在多传感器实时通信领域的首次应用。在系统设计中利用先进的光电子和在编程技术,实现了点对多点雷达数据光纤传输,提高了信号传输质量,同时系统具有动态接入和扩容的能力。     

无源雷达GPS卫星信号模糊函数研究

研究了GPS卫星信号作为照射信号的双基无源雷达信号模糊函数性能,论述了雷达系统结构和信号模型,分析了GPS信号的模糊函数特性,给出了计算机仿真。理论分析和仿真结果表明,GPS信号作为无源雷达照射源具有良好的目标分辨力。     

基于GIS的泥石流灾害系统中数据集成方案

为增强泥石流灾害数据可视化管理系统的兼容性,分析了多源数据集成技术,讨论了泥石流灾害工程中多来源数据和多格式数据的问题,以及在应用系统中对多源数据集成处理的要求,提出以SuperMap结合VC 6．0在基于GIS的泥石流灾害工程应用中实现多源数据集成的一种解决方案,实现了系统中对多来源、多格式数据的集成功能,从而达到了系统能直接访问、处理不同来源空间数据的目标。     

浅海中球形声源诱发的海底地震波快速预报方法研究

针对浅海中球形声源诱发的海底地震波预报问题，提出了一种基于等效源-有限元联合法的快速预报方法。首先，基于波叠加原理，将球形声源的辐射声场等效为其对称轴上若干等效点源辐射声场的线性叠加，根据与球形声源表面上等效点源数量一致的场点振速匹配原则，确定等效点源的强度；然后，采用有限元法建立球形声源、浅海环境、边界条件的耦合动力学模型，计算相应源强下每个等效点源诱发的海底地震波场，并将其线性叠加快速求得球形声源诱发的海底地震波场；最后，从计算精度和效率两个方面，分别采用上述方法和有限元法，给出不同频率、不同海底底质时海水-海底界面上的法向应力级衰减曲线。结果表明：所提方法具有建模简洁、计算精度和效率高等特点，可用于快速预报浅海中球形声源诱发的海底地震波场。     

基于改进平方根UKF双向滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、稳定性差和收敛速度慢等问题,在结合平方根无迹卡尔曼滤波(Square-Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)以及后向平滑思想的基础上,提出了一种改进SRUKF的双向滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根代替协方差参与递推运算,提高了算法的稳定性与运算效率。同时,该算法对状态向量进行扩维,将过程噪声与观测噪声通过非线性系统传播,降低了噪声对滤波精度的影响,并利用当前时刻滤波结果通过Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑得到再次前向滤波更高精度的起始值,提高了算法的定位精度与收敛速度。仿真结果表明,新算法在保证实时性的基础上改善了单站无源定位的性能。     

高精度四站无源时差定位方法及精度分析

分析了四站对辐射源联合时差、俯仰定位原理,并基于三维空间时差定位中的测时误差与站址误差、测角误差可分离,导出空间目标定位误差的协方差矩阵,同时应用简化加权最小二乘( SWLS)融合方法,提升时差定位方法对目标的定位精度.通过计算机仿真进一步分析了系统误差对定位精度的影响,并验证了SWLS融合方法的高定位精度性能.     

基于空间谱估计的弹机分离检测研究

空空雷达主动制导导弹正成为各军事大国优先发展的空战武器,针对该类型导弹,分析了其典型的特征参数,以雷达-电子战一体化概念为牵引,提出了采用机载相控阵雷达信号处理技术进行弹机分离检测的思想。仿真结果表明,该方法具有较好的检测性能,为后续的干扰措施提供了有力的支撑。     

基于微分进化算法的盲源分离

将微分进化算法的优点引入到盲源分离中,提出了基于微分进化的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为代价函数,采用独立分量分析的方法对瞬时混合的信号进行盲分离。盲源分离中常用的自然梯度算法是一种局部寻优算法且收敛速度较慢,而微分进化算法是一种全局寻优算法且具有并行性、易实现等优点。分别用无噪仿真信号和有噪仿真信号对提出的算法进行仿真实验,比较了基于微分进化算法的盲源分离、基于粒子群优化算法的盲源分离和基于自然梯度算法的盲源分离的分离结果。结果表明:基于微分进化的盲分离算法收敛速度快,分离效果也比较好。     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。