辅助通道参数模型估计射电天文抗干扰方法

针对单通道射电天文抗干扰方法在观测数据干噪比较低情况下的干扰消除性能降低甚至失效的问题,通过引入辅助天线观测提出了一种基于参数模型估计的抗干扰方法。该方法利用辅助天线所接收到的具有较高干噪比的观测数据建立干扰信号参数的估计模型,同时通过构建主辅通道参数差异性模型对估计模型进行修正,实现对干扰信号参数的精确估计,达到消除干扰信号的目的。仿真实验表明,相比于单通道方法,改进后的方法在解决低干噪比条件下的射电天文抗干扰问题方面具有更广泛的适用范围。     

基于载波相位辅助的GNSS天线阵抗干扰算法*

对于全球卫星导航定位系统,干扰和多径是影响接收机导航定位性能的两个主要因素。针对卫星导航接收机的抗干扰问题,提出了一种基于载波相位辅助的卫星导航天线阵抗干扰算法。该算法进行盲零陷形成的同时利用各阵元通道输出信号的载波相位辅助来进行盲波束形成,并通过控制算法实现智能切换。仿真结果表明,提出的算法在干扰环境且接收机冷启动的条件下仍能成功抑制干扰、正常工作,在无干扰或弱干扰条件下能进行波束形成来增强卫星信号,从而提高卫星可见性以及定位精度。提出的算法不需要阵列校正以及姿态测量单元辅助,其实现代价远小于传统的波束形成算法。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。     

某装备系统机电产品贮存可靠性评估方法

针对某装备系统机电产品长期自然贮存环境下可靠性无法准确评估的难题,提出了一种基于极小χ2估计和拟合优度检验的贮存可靠性评估方法,并对试验数据进行了分析、计算和处理。该方法通过拟合产品的失效分布来确定其分布函数参数,并根据确定的分布函数来预测产品的贮存可靠寿命。与现有的评估方法相比,采用该方法确定的分布函数更能反映产品的可靠性变化规律,对机电产品的贮存寿命预测结果更加合理,在工程研究领域具有很好的实用价值。     

一种自适应Harris角点检测算法

针对传统算法检测效果不理想的问题,提出了一种基于自适应非最大抑制策略的Harris角点检测算法;通过设置抑制半径与角点响应函数的局部最大值关联,减小抑制半径获取角点。算法有效解决了阈值选取和"聚簇"的问题。实验表明,该算法检测出的角点均匀分布,能很好地适应特征匹配等实际应用。     

基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计算法

针对OFDM系统中的信道估计问题,提出了一种基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计方法。该方法通过对常规H∞算法进行改进,实现了在OFDM系统中能自适应跟踪信道的变化特征,从而使均方误差的性能随着输入信噪比的增加得到很大的提高。仿真结果也验证了该算法优于卡尔曼和H∞估计算法,具有计算复杂度低,运算量小、收敛速度快、算法灵活等特性。     

理论学习“四真”

真学——解决好“思想摆位”问题。一是在态度上实现“要我学”向“我要学”的转变。要切实增强历史责任感,真正把学习作为一种政治责任,作为一种精神追求,作为一种思想升华。要把理论学习作为提高任职能力的必然要求,做到深学、笃行,要带着净化灵魂的愿望学、带着履行职能的责任学、带着官兵反映强     

导弹命中精度的序贯截尾概率圆检验方法

针对圆概率偏差检验难以直接计算的问题,提出序贯截尾概率圆检验方法,以目标点为中心,绘制两个同心圆,其中小圆以内区域为接受域,大圆以外区域为拒绝域,中间区域为继续试验域,在此基础上定义了序贯检验的基本决策规则,给出了双方风险及平均试验次数计算模型,提出了两种不同的决策阈值优化计算模型,通过求解优化问题确定接受域及拒绝域半径。利用数值仿真分析了两种不同决策阈值计算方法下检验方案中的各类参数,其中以平均试验次数最小为优化目标的计算模型具有更好的工程实用性。     

军事物流运输中的最小风险最大流模型构建及求解

文章综合考虑运输风险、弧的容量和网络流量等因素,基于最小费用最大流问题,构建最小风险最大流模型并进行求解,研究军事物流运输中的最小风险路径选择和增广链流量调整问题。实例分析结果表明,最小风险最大流模型,可以较好地应用于军事物流运输路线的选择上。通过获得最优的运输路线,可以为军事物流运输的决策提供理论支持。     

基于HDSmP转换的态势估计方法

战场态势分析是指挥决策的基础,D-S证据理论广泛应用于不确定性下的近似推理,尤其在战场的态势估计中起到了重要作用。为了降低命题中含复合焦元时的不确定度,需要运用概率转换方法如Pignistic方法等对这些焦元进行概率转换。当存在命题的基本信度赋值函数(BBA)bba(全称)为零的情况时,一些常规的概率转换方法不能处理,即使能处理这种情况的概率转换方法在降低不确定度方面也没有达到理想效果。提出利用HDSmP方法将信度函数近似转换成概率函数,不仅可解决辨识框架中存在信度为零的命题时的情况,而且可以降低不确定性。此外,对HDSmP方法中比率再分配因子的取值进行了分析,通过实例验证了该方法在战场态势估计中的可行性和实用性。