顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

信号处理与深度学习硬件加速的一致性计算结构

在计算需求层面对多种典型信号处理算法与深度学习算法进行了分析与模块化分解,提取了两类应用共有的且适合并行硬件加速的计算模块,提出了信号处理与深度学习的一致性计算模型,并基于一致性计算模型设计了控制与计算分离的层次化处理单元与阵列化计算结构。通过对不同应用计算过程的软件定义能够实现信号处理与深度学习的一致性硬件加速计算,基于Zynq计算平台从重构效率与计算性能两个方面对一致性计算模型与计算结构进行了验证,结果表明：基于一致性计算模型的软件定义可重构计算结构,具有较高的计算性能与重构效率。     

基于改进局部投影算法的非线性时间序列降噪

改进了非线性时间序列降噪的局部投影算法,并应用此算法对含噪Lorenz混沌信号进行降噪,将其与小波分析降噪效果进行比较,实验结果表明:改进的局部投影算法对非线性信号降噪效果十分明显。     

虚拟战场电磁环境雷达信号建模方法

针对典型地空反辐射导弹武器仿真系统中虚拟战场电磁环境仿真分系统的实际需求,以典型机载雷达AN/APS-145为例,在对其信号载频、脉宽、重频、脉冲幅度等主要性能参数进行系统分析的基础上,研究了应用于虚拟战场电磁环境仿真系统的雷达信号建模方法,仿真实验验证了该方法的正确性与可实现性。     

弹道导弹防御中多目标拦截的策略

多目标拦截是弹道导弹防御的重大难题,也是目前美国导弹防御系统所遇到的最大的技术难点。在将多目标问题分为单弹头攻击和多弹头攻击2类问题的基础上,结合美国的相关研究计划,分别针对核爆炸防御、助推段防御、先进的目标识别器和多拦截器防御等多目标拦截策略进行了分析研究。     

基于多DSP系统实现的非聚焦合成孔径实时成像处理

合成孔径成像是提高图像方位向分辨率的有效方法,但算法运算量大,在机载条件下往往实时性得不到保证。采用非聚焦成像算法可以在分辨率与运算量之间作一个折衷,可以在分辨率要求不是很高而需要实时性很强的情况下,输出方位向得到较大改善的实时图像。在简要介绍非聚焦合成孔径成像原理和TMS320C6203芯片特点的基础上,着重讨论了非聚焦合成孔径成像算法基于多DSP系统的实时实现,分析了系统性能并给出了实验结果。     

基于Monte Carlo法的地空导弹火力分配优化问题研究

在确定地空导弹对目标的可射击系数、火力重叠修正系数和转火矛盾修正系数的基础上,结合Monte Carlo法的基本原理,介绍了解决地空导弹火力分配优化问题的一般步骤。运用计算机模拟技术,通过算例,证明了该方法的可行性,为有效解决地空导弹火力分配优化问题提供了一种较为科学的方法。     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。     

威布尔分布场合下无失效数据的Bayes分析

通过对分布函数进行变换,使变换后的函数成为凹函数,利用凹函数性质给出了各检测时刻失效概率的Bayes估计,进而得到了产品可靠性指标的估计。最后,通过对实际数据进行计算,验证了方法的稳定性。     

一种基于SSNF的新型阈值滤波去噪算法

介绍了一种空间选择性的噪声滤波(SSNF)方法,并在此工作之上提出了一种新的自适应于小波变换尺度的阈值函数,从而对经SSNF滤波之后的小波系数进行了进一步的阈值处理,以去除残留在系数中的噪声部分。仿真试验和理论分析表明,相比其它传统的去噪方法,该方法的优点在于:所得到的小波系数不仅连续性好,而且更加接近于未加噪信号的小波系数,阈值函数具有很大的灵活性和自适应性,并适用于一些掺杂非白噪声的场合。