基于TSS方法的雷达性能优选分析研究

通过TSS方法进行了雷达性能的优选分析研究,分别针对雷达的单一性能指标和综合性能指标进行了优选分析。首先运用TSS方法完成了基于单一性能指标的雷达性能优选分析,然后通过欧几里德贴近度完成了雷达的综合性能指标优选分析,最后给出了TSS方法在雷达性能优选分析研究中的应用实例。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

多输出性能下的重要性测度指标及其求解方法

针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。     

基于自然连通度的复杂网络节点重要性度量方法

节点重要性度量是复杂网络研究中的热点问题。从复杂网络的抗毁性指标入手,给出了自然连通度的定义,并且以此为基础设计了基于自然连通度的复杂网络节点重要性度量方法。最后以著名的风筝网络为例,分析了该方法的适用性,并与其他经典的节点重要性度量方法进行对比,证明了该方法的合理性。     

融合遗传蚁群算法的区域覆盖卫星星座优化算法

针对特定区域覆盖并密集重访的卫星星座优化设计问题,采用回归轨道和共星下点轨迹星座的设计方案,提出特定区域内重点地区权值排序覆盖并融合遗传蚁群算法优化求解卫星星座轨道参数的方法。分析区域覆盖星座的设计需求,建立回归轨道覆盖区域模型,利用遗传蚁群算法计算出最优轨道根数,使用共星下点轨迹星座求解算法求出所有星座参数。仿真实验结果表明优化设计的星座满足对于区域目标的覆盖时间和重访次数需求,并对重要地点按照权值排序进行了侧重性覆盖和重访,验证了算法的可行性。     

改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

基于调整型的战术导弹批检试验抽样方案设计

为通过批检试验准确检验导弹的质量,提出基于调整型的战术导弹批检试验抽样方案设计思路。调整型抽样检验方法的应用,可适时调整抽样方案的宽严程度,提高检验效率,并为订货方和生产方提供适当的风险保护,把抽样检验和导弹的质量变化联系在一起形成一个动态检验过程。     

基于分层核粒子滤波的快速运动目标跟踪

针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题,提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布,利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布;然后对每个聚类进行采样;最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明:算法在目标发生快速机动情况时,跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波,且对遮挡具有较好的鲁棒性。     

面向诸元计算精度鉴定的二次抽样试验设计方法

针对诸元计算精度常规试验方法的缺点和不足之处,提出了"二次抽样"的试验设计方法,在一次抽样的基础上,通过对试验结果进行分析,进行第二次有针对性的抽样试验,并采用贝叶斯估计方法,对两次相关联的试验结果进行综合评价。最后采用该方法对某型炮兵指控系统的诸元计算精度进行了检验,证明了该方法的实用性和有效性。与常规试验方法相比,二次抽样法对诸元计算中各变量不同值域的权重进行了重新分配,其计算结果对被试装备的实际性能更具有指向性。     

基于粗集理论证据加权的电子目标识别法

在对电子目标进行识别时,往往采取多传感器融合的D2S证据理论进行处理,但是由于传统的D2S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,基于此将粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真实验及其结果表明该方法对电子目标识别是有效的,尤其在传感器受到干扰时,具有较强的现实意义。