极化域-空域联合估计在反辐射导弹抗诱偏中的应用研究

提出了将极化阵列应用到反辐射导引头上,导引头利用目标与诱饵的极化差异,采用极化域-空域联合估计方法抗诱偏。首先,利用波达方向矩阵法,估算出雷达与诱饵的空间二维到达角和极化参数,将估算出来的二维到达角信息为反辐射导引头提供导引,极化参数用来鉴别雷达与诱饵,从而达到抗诱偏的目的。然后,结合导弹运动方程及导引方程对反辐射导弹抗三点源诱偏进行了全弹道数字仿真,并且采用Monte-Carlo方法对全弹道仿真进行了多次实验,仿真结果证明了将极化域-空域联合估计应用于反辐射导引头抗诱偏的可行性。     

The logistic–exponential survival distribution

For various parameter combinations, the logistic–exponential survival distribution belongs to four common classes of survival distributions: increasing failure rate, decreasing failure rate, bathtub‐shaped failure rate, and upside‐down bathtub‐shaped failure rate. Graphical comparison of this new distribution with other common survival distributions is seen in a plot of the skewness versus the coefficient of variation. The distribution can be used as a survival model or as a device to determine the distribution class from which a particular data set is drawn. As the three‐parameter version is less mathematically tractable, our major results concern the two‐parameter version. Boundaries for the maximum likelihood estimators of the parameters are derived in this article. Also, a fixed‐point method to find the maximum likelihood estimators for complete and censored data sets has been developed. The two‐parameter and the three‐parameter versions of the logistic–exponential distribution are applied to two real‐life data sets. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

MIMO-OFDM最优训练序列设计

推导得到了宽带 MIMO-OFDM 信道模型。在空间相关情况下推导了非盲信道估计的 Bayesian CRB及 Bayesian MMSE。利用 Bayesian CRB 准则对发送的训练序列进行了功率分配,而后利用一种线性规划的方法对带有保护带宽 MIMO-OFDM 训练符号进行子载波功率分配,并利用发端酉矩阵进行最优相位设计。     

离散小波变换在被动声目标识别中的应用

研究了战场被动声目标鲁棒特征参数的提取,分析了战场声信号与语音信号特征的相似性,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和MEL倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明:在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3.134个百分点,信噪比为5dB时,识别率仍达到93.67%。     

基于S变换的跳频信号参数估计

对跳频信号的时频域进行分析和参数估计是识别、跟踪及干扰跳频信号的重要基础。针对接收到的未知任何先验参数的跳频信号,提出了一种基于S变换(S-transform)的跳频信号参数估计算法,通过S变换,能正确估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻及跳频图案。仿真结果表明,与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)进行比较,该算法能够在低信噪比条件下,在时频域中有较好的解析能力,提高了跳频信号参数估计的准确性。     

What you should know about simulation and derivatives

Derivatives (or gradients) are important for both sensitivity analysis and optimization, and in simulation models, these can often be estimated efficiently using various methods other than brute‐force finite differences. This article briefly summarizes the main approaches and discusses areas in which the approaches can most fruitfully be applied: queueing, inventory, and finance. In finance, the focus is on derivatives of another sort. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

一种搜索鲁棒的中国余数定理的多基线相位解缠绕技术

多基线相位解缠绕的性能深受噪声水平制约，比如基于经典中国余数定理的相位解缠方法，由于其糟糕的抗噪声性能，限制了其在实际中的广泛运用。基于搜索鲁棒的余数定理，通过引入公因子，构建新的同余方程组，提出了一种搜索鲁棒的中国余数定理的相位解缠方法。仿真实验验证了该方法的有效性，并表明选择合理的公因子可以有效提高算法的抗噪声性能。     

运用跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题,提出运用跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航算法。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像,自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度),并在无人机降落到较低高度时,利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明,在距离机场200 m处,无人机的距离参数精度小于0.5 m,角度参数精度小于0.1°。     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

积分二次相位函数和傅里叶变换的多相码参数估计

针对传统时频方法对多相码信号参数估计计算量比较大的问题,提出一种新的多相码参数估计方法。首先利用积分二次相位函数(IQPF)估计信号的调频率,然后重新构造一个线性调频信号(LFM),通过解线调将多相码信号的调频率消除,最后计算解线调后信号的傅里叶变换(FFT)估计信号脊线间隔和载频,进而估计信号的码元宽度和重复周期。该方法不需要进行直角坐标和极坐标的变换且仅需一维搜索,可以大幅度减小计算量。仿真表明,可以用较小的计算量取得与RAT(Radon-Wigner Transformation)和RWT(Radon-Ambiguity Transformation)相当的估计精度。