量测误差的时间序列分析方法

针对工程实践中实际量测误差大多并非纯白噪声特点,运用概率统计学的一个分支——时间序列分析中提供的动态数据处理的方法,采用多种的参数估计算法来对量测误差进行拟合和仿真,给出了实验室仿真过程中需叠加的量测误差的新生成办法。所用方法可以推广到对其它数据序列的处理。     

二维混沌置乱矩阵构成置换群的理论和实验证明

群论是研究对称性问题的强有力的数学工具.混沌指的是确定性非线性动力系统表现出来的内在随机性,具有有界、非周期、对初始条件和参数极度敏感等特点,由其产生的离散序列可用来对数字图像等数据进行加密.目前已有的文献中对二者之间的关联现象鲜有研究.基于群和混沌的基本理论,结合置换群的概念,从理论和实验两方面证明了二维混沌置乱矩阵对置换变换构成置换群的结论,并由此指明了试图用不同初值,经不同混沌系统产生多个混沌二维置乱矩阵对数字图像、视频等多媒体数据进行多重置乱加密以加强安全性的做法的无效性.     

基于改进遗传算法的反舰导弹航路规划模型研究

针对传统遗传算法在进行复杂的大范围优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提出采用基于混沌的遗传算法进行反舰导弹航路优化问题的求解。在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法的上述局限性。     

AR模型仿真相关高斯序列的阶数选择

采用模型仿真相关高斯序列,具有灵活性强、效率高的优点,但如何选择合适的阶数一直是模型谱估计中的关键问题.比较了四种信息量准则和修正的Levison递推方法确定阶数的优缺点,并讨论了采样点数对阶数选择和仿真结果的影响.通过选择合适的信息量准则和采样点数来确定模型阶数,可以有效地仿真功率谱服从高斯谱、n次方谱和指数谱等多种谱形的相关高斯序列,大大降低了仿真过程的计算量.     

基于状态观测器的混沌系统鲁棒同步设计

研究了在有界干扰情况下一类非线性反馈混沌系统的鲁棒同步状态观测器设计问题。基于Sylvester矩阵方程的参数化解,将非线性反馈混沌系统的鲁棒同步状态观测器设计问题转化为带有约束条件的优化问题,通过解决该优化问题得到鲁棒同步状态观测器的增益矩阵,从而达到了干扰信号解耦目的。数值算例及其仿真结果表明:该非线性反馈混沌系统的鲁棒同步状态观测器的设计方法是简单有效的。     

基于混沌理论的雷达导引头设计研究

分析了Tent映射混沌信号的波形性能,证明了该信号具有的良好品质,提出了基于Tent混沌信号产生的雷达导引头设计方案,采用了数字激励4级非线性耦合型Colpitts振荡电路解决混沌同步问题,通过理论分析,该方案具有较好的应用价值.     

基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法，该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷，基于Tent映射提出混沌双扰动的思想，并加入粒子群算法的进化过程，实现对粒子群算法的改进；之后，利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值，建立目标威胁估计模型和算法；最后，将该方法应用于实例中进行仿真，结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。     

对LFM信号的几种干扰样式比较

LFM信号具有很强的抗干扰能力,常规干扰很难对它产生干扰效果.研究分析了预加重调频干扰和混沌调频干扰,推导了这几种干扰样式的干扰算法,通过仿真验证2种干扰样式的可行性,并与常规干扰样式进行对比,发现预加重调频干扰和混沌调频干扰具有很好的干扰效果.