基于压缩感知的多频率信号融合

传统多频带雷达信号融合是利用多个连续采样的子带信号来重构全频带信号,从而提高距离向分辨力,改善一维距离像质量。但是由压缩感知原理可知,采样矩阵与测量矩阵不相关性越大,全频带信号就能重构得越好,因此理论上基于随机采样的信号融合的性能要优于基于多个连续采样的信号融合。基于压缩感知原理将传统的多频带融合问题推广为任意随机采样的信号重构问题,利用基追踪方法来重构全频率信号,并给出了能够高概率成功重构的充分条件。通过实验也证明了这种随机采样融合的优越性。     

基于指数试探的稀疏度自适应匹配追踪算法

针对贪婪算法需要以信号稀疏度作为先验信息的问题,基于指数试探思想提出了一种稀疏度自适应重构算法。利用指数函数特性分段试探信号稀疏度,使其快速逼近真实值,通过筛选回退锁定信号的有效支撑集,再采取弱匹配剪枝精确重构出原始信号。能够摆脱对稀疏度的依赖,以高概率自适应重构信号。实验表明,该算法的试探结果更加准确和稳定,重构成功率提高,特别是当稀疏比小于0.25时,算法最少只需3次试探,便可快速估计出信号稀疏度,且成功重构成功率不低于97%。     

体系作战可重构指挥控制软件设计方法

提出了一种面向体系作战可重构指控软件设计方法,分析了体系作战指控软件可重构的需求,介绍了如何通过软件架构设计、功能模块配置、数据库及信息交互接口协议设计实现指控软件可重构。依据该方法开发了指控软件,并已通过了体系实装演示试验验证,结果表明该方法合理可行,可为各军兵种体系作战指挥控制系统建设提供参考。     

冗余捷联惯组信息容错管理算法

对于单机多表斜置冗余捷联惯组的故障诊断、隔离和重构,提出无迹卡尔曼滤波结合三交叉容错融合方法。考虑各误差项,对不同的冗余配置建立统一数学模型。通过三交叉重构模型的设计可快速隔离一度故障并输出正确结果,对被隔离的故障表各误差系数采用无迹卡尔曼滤波方法标定,可辨识因误差系数改变而引起的软故障。以单机五陀螺的两种误差系数软故障为例仿真验证了冗余捷联惯组信息容错管理算法的正确性。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

信息化战争环境下的军事装备管理系统组织重构设想

针对信息化战争环境下对军事装备管理系统的新需求,提出了军事装备管理系统组织结构设计的原则,分析了军事装备管理系统组织结构的3种基本类型。在此基础上,依据需求,在探讨了军事装备管理系统重构原则的前提下,进行了军事装备管理系统重构设想,为军事装备管理系统组织变革提供前瞻性的指导。     

基于动态神经网络的装备技术状态预测模型

装备的技术状态受多种因素的影响,诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、非线性的关系,同时这种关系还是动态的。根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。     

面向工序能力的制造装备重构

为提高制造系统的快速响应能力,分析了面向可重构的制造机床模块化设计方法,提出了面向工序能力的制造机床重构的总体思路,重点从能力相似度计算、相关性分析、缺少能力参数的模块重构、冗余能力参数模块重构、能力比较、模块替换、能力验证等方面研究了基于模块的机床重构算法。通过加工中心的配置与重构对算法进行了验证,结果表明,该算法是可行和有效的。     

基于Agent的分布式卫星自主构形重构技术

自主构形重构是分布式卫星自主运行的典型任务.将构形重构问题分解为底层控制问题和上层规划问题,给出构形重构问题的统一描述,在一种递阶控制结构中探讨基于Agent的分布式卫星自主构形重构问题,并介绍基于ObjectAgent的实现框架.针对底层控制问题,提出卫星相对运动轨道调整的螺旋控制策略,并对燃料消耗量进行估计;针对上层规划问题,采用拍卖算法完成构形重构位置分配.最后通过一个仿真实例验证基于Agent的分布式卫星自主构形重构的可行性.     

分布式数据库技术研究

针对Ｃ３Ｉ系统对军用数据的实用需求,文章重点对分布式数据库技术进行了研究,并对分布式数据库的Ｃ３Ｉ系统应用提出了具体应用建议。本文可对Ｃ３Ｉ系统工程总体技术设计提供参考。