基于面积比矩阵的加权特征向量点匹配算法

提出一种在仿射变换下点集关系描述算子--面积比矩阵,证明了其在仿射变换群下的不变性质;并由该性质推导得出特征向量(EA)匹配算法抗噪性能差的原因,在此基础上给出了基于面积比矩阵的加权特征向量算法.算法构造不同图像的面积比矩阵,对矩阵进行分解得到其特征值和特征向量,通过特征值进行加权获得图像中点的特征向量,比较图像点的特征向量获取匹配关系.因面积比矩阵的仿射不变性质,算法能实现仿射变换下点集精确匹配;采用的加权特征向量法改进了EA匹配法,具有更好的抗噪性能.实验表明算法切实可行.     

面向态势估计的多代理规划识别模型的研究

态势估计问题是数据融合的高层部分,如何有效的评估态势进而推理出敌军的目的、意图是要解决的问题;而在战役对象多、机动复杂的情况下如何推理更是一个待解决的问题。通过应用多代理规划识别理论,建立态势评估的推理框架,进而推出解决态势融合的推理算法。     

外弹道数据融合实时算法研究

信息融合技术可以大大减轻指挥决策的工作量,增加信息置信度,减少模糊性,改善系统可靠性.针对靶场实时测控数据处理中急待解决的成片野值干扰等难题,在实时环境中采用数据融合处理方法,讨论了外弹道数据融合实时算法所面临的关键技术,并通过分析与论证得出可行性结论.结论对进一步的系统设计与软件实现具有指导意义.     

任意形状通电线圈磁场的计算

将任意形状的通电线圈的磁场看作是多段通电直导线磁场之和,列出了一般和特殊情况下通电直导线磁场计算公式;将所有公式归结为两类积分,并编写了相关计算程序软件.实践证明,该方法计算量较小,精度高,适用性强,适用于具有复杂形式和姑构的线圈磁场计算.     

二维超声速空气引射器启动特性试验研究

超声速引射器是高空模拟试车台的重要组件,在发动机启动前利用引射器对试验舱预抽真空,可避免发动机启动初始时刻燃气漏入试验舱造成燃气在发动机中分离,对获取发动机在高空环境下的完整推力特性具有重要意义。而该工况下超声速引射器的启动过程是引射器工作过程中最为恶劣的工况,设计不合理的引射器会导致启动压力过高甚至不能实现启动。建立了缩比超声速空气引射器试验台对超声速引射器的启动特性进行研究,采用压力测量方法结合纹影技术对超声速引射器处于极限启动压比时的流场进行了描述,研究结果表明混合室收缩比越小,引射器极限启动压比越低。同时给出了定位超声速引射器不启动原因的判据:当引射器不启动是由引射总压不足引起时,盲腔压力在引射总压提高时降低,并在临界启动状态下达到最小值;而由混合室收缩比过小导致的引射器不启动在引射总压提高时盲腔压力单调上升。     

15GHZ高线性、低相噪压控振荡器研究

本文在对克拉泼电路的理论分析基础上，运用Microwave Office软件仿真、优化出耦合元件Lgx、Cg的取值范围，用封装的场效应管、变容二极管设计、研制出15GHz压控振荡器，在14.7-15.4GHz调谐带宽内，振荡器的线性指标达到1.15，功率输出为15dBm，偏离载频100KHz,相位噪声倨于-80dBc/Hz。     

适用于北斗混合星座的相对定位随机模型建模策略

为提高模糊度解算成功率和基线解精度,提出适用于北斗的相对定位随机模型建模策略,即混合随机建模策略。采用最小二乘方差分量估计方法对北斗单差观测量方差进行估计。对处于不同高度的三轨道卫星观测量方差分别建模:对地球静止轨道卫星观测量方差采用载噪比模型建模,对倾斜地球同步轨道卫星和中地球轨道卫星观测量方差均采用仰角模型建模。根据不同模型实时组建观测量的随机模型。试验结果表明:相比于采用传统简化模型和单一的仰角或载噪比模型,混合随机模型能更加真实地反映不同卫星观测量的随机噪声特性,模糊度解算成功率和相对定位精度均有提高,总体性能最优,因而能更好地适用于北斗系统。     

基于空间差分平滑的非相关与相干信源数估计

针对非相关信源与相干信源共存时信源数估计问题,提出了一种新的基于空间差分平滑的信源数估计算法。该算法首先利用SORTE法估计相互独立信源个数,结合非相关信源阵列导向矢量与噪声子空间正交关系特性,实现非相关信源数估计;其次基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵,利用构造矩阵进行前向空间平滑,实现对相干信源解相干;最后利用SORTE法得到相干信源数估计。仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达，由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效，因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程，只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度，测角误差约为0.15倍波束宽度；当群目标数较多或者目标相位差接近于0时，算法性能下降明显。     

时变平坦衰落SIMO信道中的信噪比盲估计

针对恒包络信号在时变平坦衰落单输入多输出(SIMO)信道下的信噪比盲估计问题,提出一种基于EM(Expectation-Maximization)算法的改进M2M4-EM算法。利用EM算法的迭代期望值最大化思想,推导了SIMO信道下EM算法的闭式解。为进一步改善性能,通过接收信号的二阶和四阶矩(M2M4)对EM算法进行初始化。仿真结果表明,M2M4-EM算法在较宽的信噪比范围内具有较好的估计精度和较快的收敛速度。