正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。     

基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计算法

针对OFDM系统中的信道估计问题,提出了一种基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计方法。该方法通过对常规H∞算法进行改进,实现了在OFDM系统中能自适应跟踪信道的变化特征,从而使均方误差的性能随着输入信噪比的增加得到很大的提高。仿真结果也验证了该算法优于卡尔曼和H∞估计算法,具有计算复杂度低,运算量小、收敛速度快、算法灵活等特性。     

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。     

某装备系统机电产品贮存可靠性评估方法

针对某装备系统机电产品长期自然贮存环境下可靠性无法准确评估的难题,提出了一种基于极小χ2估计和拟合优度检验的贮存可靠性评估方法,并对试验数据进行了分析、计算和处理。该方法通过拟合产品的失效分布来确定其分布函数参数,并根据确定的分布函数来预测产品的贮存可靠寿命。与现有的评估方法相比,采用该方法确定的分布函数更能反映产品的可靠性变化规律,对机电产品的贮存寿命预测结果更加合理,在工程研究领域具有很好的实用价值。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。     

声矢量阵降维平行因子模型及方位估计方法

针对原有的声矢量阵三阶PARAFAC(平行因子)模型维数高、参数求解过程运算量大的缺点,建立了一种降维的PARAFAC模型。将声矢量阵看作空间共点的声压传感器子阵和振速传感器子阵,计算各子阵输出数据的自协方差,并构造了三阶张量,最后证明该张量满足三阶PARAFAC模型并利用交替迭代算法估计声源参数。仿真和实测数据表明:该方法可以用于多目标方位估计且估计精度优于超分辨率的ESPRIT算法。     

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。     

基于事件的视觉SLAM综述

事件相机是一种生物学启发的新型视觉传感器。不同于传统相机输出强度图像帧,事件相机检测每个像素点的亮度变化,当亮度变化超过某一阈值,产生包含像素位置、时间戳及变化极性的像素级事件输出。同步定位与地图构建(SLAM)是一种让机器人独立估计自身位置并同步增量式地构建周围环境地图的技术,使用传统相机进行SLAM已经是一个成熟的话题,但在高速、高动态范围等挑战性场景下,传统图像帧易产生运动模糊。事件相机具有低延时、高时间分辨率、高动态范围等优秀特性,可以在SLAM领域弥补传统相机的不足,但“事件”这种非常规的异步输出形式导致了处理范式的转变。首先介绍了SLAM技术的基本流程,其次介绍了DVS、ATIS和DAVIS三种典型的事件相机,列举了基于事件的SLAM性能评估方法,梳理了事件寿命估计、时间平面表示、事件帧表示等事件数据的不同处理方式,然后回顾了事件相机在国内外视觉SLAM领域的应用研究并进行了总结和对比,最后对基于事件的视觉SLAM技术作了总结并展望了其未来发展趋势。综述表明,事件相机可以进一步拓宽视觉SLAM的应用场景,但新的数据形式和尚不成熟的硬件体系限制了基于事件的SLAM的发展。未来基于事件的SLAM可以围绕以下主题开展进一步研究:新的基于事件的传感器的研发、新的处理事件数据的方法、基于事件的SLAM与深度学习的结合以及基于双目事件的SLAM。     

舰艇对反舰导弹质心干扰效果模型研究

末制导雷达搜索区域的扩大和各种抗无源干扰措施的实施,使舰艇利用箔条云干扰来袭反舰导弹变得更为困难。在末制导雷达捕捉跟踪原理的基础上,建立了舰艇对反舰导弹质心干扰的效果模型,该模型能较精确地反映导弹、反射中心和舰艇位置的动态关系,能根据导弹的距离、导弹来袭方向、风速、风向、干扰弹投放距离、方位判断干扰的效果。仿真显示该模型能较真实地反映各因素对干扰结果的影响。     

用毁伤概率指标优化二点源诱饵系统布阵

两点源诱偏系统是应用有源干扰的方式,利用反辐射导弹(ARM)本身的缺陷来对反辐射导弹的导引头进行干扰,从而达到保护主战雷达目的的一种有源干扰系统。主要从反辐射导弹的基本原理和有源诱偏的概念入手,对两点源诱偏系统进行理论推导、数学建模、布站设想,后引入毁伤概率指标对各种布站方式进行分类、仿真,对每一种仿真结果进行分析、评估,再把各种分析结果加以比较,从中找出最佳的布站方式。最后利用以上的分析结果,得出几点有用的结论。