利用星载GPS伪码测距进行小卫星星座的整网定位

首先针对小卫星星载ＧＰＳ伪码测距，基于星间差分消除／消弱误差，并引入星座网形约束，论述了星座模式下提高小卫星定位精度的一种整网数据处理方法，并给出了一个算例。然后进一步论述了不依赖ＧＰＳ的小卫星星座测控，以及提高小卫星星座定位自主性问题的几点设想。     

弹道数据处理融合算法的并行计算

针对参考文献[1]中提出的融合多信源信息的融合算法,讨论了其中大计算量的测元遴选问题,并给出了它的并行算法。最后详细地分析了此并行算法的高效性和可扩展性,给出了加速比的仿真结果     

有钱时，天天送你玫瑰花

今天是妻的生日,只能找个时间在电话里问候了。回首与妻共同走过的日子,多少个情人节,多少个妻的生日,我没有送过一件礼物给她,哪怕是一支玫瑰花。那一年一次偶然的机会,我与妻相识了。当时我是一名穷得叮当响的“大头兵”,妻则是一家国企中月薪逾千元的职员。经过一定阶段的严格考核,因我品行忠实,做事雷厉风行,对待生活满怀热情,最终妻忽略了我一穷二白的现实背景,毅然决定将一生托付与我。结婚时,为了照顾我这个头号穷光蛋,妻克服了现代女孩婚嫁铺张的攀比之风,答应我婚事一切从简。而后我们寄居在岳父母家中。当我因此而感到自责时,妻却…     

一种基于改进K-means算法的空间群划分方法

空间群划分是兵力分群的重要环节,其关键在于确定"距离"度量函数、分群数目和初始分群中心。传统算法的初始聚类中心和聚类数目不固定,直接用于空间群划分将使得划分结果不稳定。为此,提出了一种基于改进算法的空间群划分方法。利用了现有空间群划分方法中的距离函数改进策略计算敌方作战单元两两之间的"距离",引入一种快速搜寻高密度点的方法,确定了初始分群中心和分群数目,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择

在多站测向定位系统中,观测站与目标的几何位置影响目标定位跟踪精度。以目标估计的克-劳美罗下界(CRLB)行列式最大值为优化指标,在考虑传感器自身的探测能力等实际约束的前提下,建立了无源协同跟踪下最佳传感器选择优化模型。提出了一种基于半定规划(SDP)算法将上述组合优化问题转换为凸优化问题,进行优化求解。仿真结果验证了算法的有效性,与松弛算法和随机选择算法相比,基于SDP的传感器选择可以进一步提高无源协同跟踪的精度。     

一种根据声衰减系数估计尾流气泡数密度谱的迭代算法

针对现有谐振估计法在实际应用中对水中气泡数密度谱的估算存在误差,从而无法得到准确的舰船气泡尾流或者海面风生气泡层的气泡数密度谱的问题,在谐振估计法的基础上提出了一种根据声衰减系数估算气泡数密度谱的迭代算法。根据模拟水中气泡分布的声衰减系数和Stanic在海水中的实测声衰减系数,对比分析了运用谐振估计法和提出的迭代算法对汽泡数密度谱的估算,结果表明:该迭代算法可有效消除谐振估计法的误差,可应用于对海面风生气泡层以及舰船尾流气泡数密度谱的研究。     

基于改进近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法

针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时延。然后采用改进近邻传播算法进行伪码集合估计,并得到聚类中心从而得到伪码集合。最后利用已知的Walsh码和信息码的映射关系得到信息序列,完成盲解扩问题。仿真结果表明,在白噪声条件下,可有效解决Walsh软扩频盲解扩问题,性能较同类算法均有提升并降低算法复杂度。     

基于LabVIEW的地下震源定位系统设计

针对小区域浅层地下震源定位中,由于震动信号受传输介质复杂、传感器不稳定等因素影响,出现初至波提取困难、震源定位低精度等问题,设计了基于LabVIEW的地下震源定位系统,实现三轴信号合成、基于小波变换的阈值去噪、基于改进的长短时窗(STA/LTA)的初至提取、基于时差技术(TDOA)的联合定位算法等功能模块。结果表明,该软件在10 m×10 m×3 m的区域内,初至特征提取精确到10-4s,定位精度精确到0.1 m,可以广泛应用于爆破定位、信息侦查等领域。     

基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

基于MGEKF的单站无源定位跟踪算法

单站无源定位跟踪技术具有隐蔽性强、设备简单,系统相对独立等优点,有着广阔的应用前景.为了提高定位精度和收敛速度以满足实时化需求,在现有的基于多普勒变化率的单站无源定位算法的基础上.详细推导了基于MGEKF的定位算法以解决EKF算法的不稳定性,并通过计算机仿真比较了两种算法的性能,结果表明MGEKF定位算法提高了定位精度、收敛速度和稳定度,定位结果能够满足实际需求.