正反向量子斯特林循环有限时间热力学性能界限和优化准则

研究了正反向量子斯特林循环的最优性能.在经典极限下,导出了循环的有限时间热力学性能界限和优化准则.得到了斯特林热机、制冷机和热泵特性参数之间的优化关系.     

反舰导弹选择能力研究

分析反舰导弹实际选择捕捉目标的实际过程,指出导弹的搜捕选择方式是影响导弹选择能试验法是评估导弹选择能力的合理方法;分析比较各种提高导弹选择能力的措施,指出实现导弹自主选择是提高超视距导弹选择能力的必然需求.     

推进空军国防动员信息化建设的几个关键环节

进入二十一世纪,战争形态加速向信息化演进,信息已成为最主要的作战能量,抓紧军事力量的信息化建设已成为世界主要军事强国的共同行动.中央军委胡锦涛主席站在时代发展和战略全局的高度,提出了"建设信息化军队,打赢信息化战争"的战略思想,为军队建设发展指明了方向.当前,空军部队信息化建设势头强劲、发展很快.作为空军整体建设重要组成部分的空军国防动员建设,必须适应实现"三个转变"(由机械能量型向信息智能型转变,由应战型向应战应急兼备型转变,由行政指令型向综合运用多种手段型转变)的需要,着力将以物化动员能力为主适应机械化战争要求的空军国防动员,建设成为以信息动员能力为主适应信息化战争要求的空军国防动员.当前及今后一个时期,具体需要抓好以下几个关键性环节.     

基于分层核粒子滤波的快速运动目标跟踪

针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题,提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布,利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布;然后对每个聚类进行采样;最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明:算法在目标发生快速机动情况时,跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波,且对遮挡具有较好的鲁棒性。     

基于Matlab仿真的当前统计模型的参数校正

当前统计模型能真实地反映目标机动范围和强度的变化,是目前较好的实用模型。大量实验表明该算法在跟踪机动目标时具有良好的跟踪结果。然而实验中也发现该算法在跟踪具有加速度的目标机动情况时,其速度与加速度估计的动态时延明显位置误差较大,因此不能很好地实时反映目标的机动情况。因此需要进行新的调整参数的设定与比较,使其克服以上的缺点,文章借鉴强跟踪滤波器,在滤波器状态预测协方差矩阵中引入了加权因子并利用M atlab仿真技术,针对当前统计模型中对动态时延影响比较大的几个重要参数,进行了仿真对比和调整。跟踪结果表明:动态时延明显减小,位置误差大幅下降,达到了比较理想的跟踪效果。     

一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法

研究了模糊交互多模型算法(FIMM)和基于当前统计模型(CS)的自适应滤波算法,提出了一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法(CSFIMM)。该算法克服了模糊交互多模型算法精度较低和当前统计模型自适应滤波器方差调整有限的缺点。通过仿真,对所提出的算法和交互多模型(IMM)算法以及FIMM算法在估计精度和计算量两个方面进行了比较。     

为跨越式发展和长治久安提供坚实的统计保障

提高统计能力,提高统计数据质量,提高统计公信力。推进统计信息化,打造透明统计,全面反映兵团事业的成果、兵团职工群众的辛勤劳作和喜悦。     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

某型PD雷达直接中频正交采样的研究

在PD雷达系统中,通常采用模拟方法进行正交双通道采样,但是其性能较差。分析了在PD雷达系统中,当多普勒频率不为零的回波信号通过幅相不平衡的正交双通道时,所产生的镜像频率对系统改善因子的影响,并通过相应的仿真研究加以说明。通过采用直接中频正交采样,系统检测性能得到提升,并通过某型雷达实际参数进行了仿真论证。