基于广义模糊函数的MIMO SAR分辨特性分析

多发多收合成孔径雷达（MIMO SAR）是近年来发展起来的一种新型雷达体制。与传统SAR相比,MIMO SAR综合利用了波形分集和空间分集优势,如何衡量系统的分辨特性以及模糊特性成为亟待解决的问题。本文将模糊函数概念推广到MIMO SAR性能分析中,通过数学推导获得了广义模糊函数的解析表示,结果表明MIMO SAR系统分辨率不仅取决于发射波形参数以及合成孔径长度,还与发射波形集的正交性以及收发天线阵列流形密切相关,仿真实验验证了系统模型的有效性和相应分析的正确性。     

网络学习模式识别移动代理因素提取方法研究

从分析网络学习因素的角度出发,提出了利用数据融合理论和使用移动代理技术解决网络学习模式识别的问题。详细分析了网络学习模式中的主要因素,针对网络学习模式识别提出了使用移动代理(MA)进行因素提取的方法。同时运用数据融合技术中分布式缠绕判决模型进行描述,从而使有效地获取网络学习者的学习状态变为可能。也对网络学习因素提取MA的执行环境进行了具体阐述。设计了因素提取MA体系结构,分析了因素提取的执行过程,采用ATP层代理传输协议作为移动代理系统的应用层协议,负责学习模式识别的因素提取。     

基于标准化信息距离的彩色图像检索方法

针对标准化信息距离（Normalized Information Distance,NID）在图像检索（Image Retrieval,IR）应用中的优势和不足,结合图像的显著图,给出了一种改进的基于NID的IR算法,并进行了仿真实验。结果表明：改进算法的检索性能有了较好的改善。     

火灾自动报警系统的无线远程监控技术

以GPRS网络的应用为例,阐述了城市火警控制中心通过远程监控设备对单个建筑物内火灾自动报警系统实现远程监控的可行性、系统工作原理和关键技术,并论述了该系统的应用前景。     

基于空间直线检测的地面火炮瞄准线偏移检测方法

依据瞄准线偏移的定义,分析了高低瞄准过程中瞄准线偏移的来源和已有的检测方法,提出了基于空间直线检测的地面火炮瞄准线偏移检测方法,并对检测原理进行论证。     

提高MIMO系统容量的检测算法研究

为了满足通信容量的需求,在发射端和接收端设置多元素天线阵列构成多输入多输出系统,可以显著提高频谱的利用率.基于贝尔实验室提出的非线性迫零检测算法,提出了反向迫零检测算法.理论和仿真证明,在相同信噪比条件下,反向迫零检测算法获得的系统容量高于非线性迫零检测以及线性迫零检测算法.与奇异值分解算法相比,该算法虽然得到的系统容量有所减小,但是由于所需的运算量相对较小,因而易于实现.     

一种非均匀噪声下的DOA估计算法

通用协方差差分算法用来实现对空间非均匀噪声环境下相干信号的波达方向(DOA)估计,该算法可以完全消除空间非均匀噪声,且适用于低信噪比环境,但该算法的DOA估计结果存在伪峰。针对这一问题,提出了一种改进的算法。改进算法通过对通用协方差差分(GCD)算法的信号协方差矩阵进行变换,再用特征分解的方法得到信号的DOA估计值。改进的算法可以完全消除伪峰,理论分析和仿真实验验证了改进算法的有效性。     

弹目交会条件的分布规律

提出了研究弹目交会条件分布规律的必要性,阐述了空空导弹六自由度弹道仿真数学模型。通过对大量的数字仿真结果进行统计分析,得出了导弹脱靶量和弹目交会角的重要分布规律,为进一步研究导弹单发杀伤概率的分布规律及其影响因素奠定了基础。     

多传感器数据融合系统的数据库

以数据库对融合算法的支持为线索 ,以数据融合数据库的全面设计为目标 ,注意面向特征的考虑数据表征形式和组织结构 ,结合整个融合算法的性能要求分析数据库的设计基本理论。首先讨论了数据融合对于数据库的要求 ,总结和归纳了数据融合中涉及到的多种数据形式 ,明确了数据的特征 ,然后 ,分析了常用的几种数据库管理系统模式 ,为数据库系统实现提供依据 ,保证在现存应用软件基础上合理选择实现方案 ;最后 ,集中介绍了融合数据库的设计 ,从总体框架、组织结构、数据结构及实现流程等方面给数据库的设计作了简要的介绍 ,并且提取上述分析中的结论性内容 ,给出合理的融合数据设计建议     

主星带伴随微小卫星编队SAR系统的空间分辨率分析

根据主星带伴随微小卫星编队SAR系统的结构特点,建立了双站SAR系统的几何模型,然后推导分析了距离分辨率和方位向分辨率的解析表达式,最后仿真分析了以ENVISAT作为主星、"干涉车轮"的距离分辨率和方位向分辨率随主星到编队小卫星的距离、相对轨道高度的变化情况,并且与主星SAR的分辨率进行了比较。结果表明:(1)空间分辨率大小随波束入射角的变化基本上与主星一致;(2)空间分辨率随主星与伴随小卫星的距离增大而增大;(3)空间分辨率之差随微小卫星相对椭圆轨道短轴的增加而增加。