仿生偏振光导航传感器量测模型研究

仿生偏振导航传感器仿照昆虫利用天空偏振光进行导航的原理,测量载体的姿态和方位,具有精度高、功耗低等优势,是一种新型的导航传感器．根据偏振导航的原理分析偏振导航传感器的测量参考矢量和导航能力,根据其参考矢量的数量及性质,对偏振导航传感器使用在不同性质载体上的测量进行建模,并提出其对载体进行定姿的条件．     

海面雷达杂波建模技术研究

为了能在强烈的海杂波背景下检测到目标信号,从而提高海面雷达的杂波可见度,使海面雷达具有更高的分辨率和可靠的监测性能,在精确的描述海杂波特性的基础上,详细研究了杂波散射机理建模、杂波统计建模和杂波非线性建模3种海面雷达杂波建模关键技术。     

核磁共振研究溶胀AB-交联聚合物中的分子运动

测定了溶胀的PPU/PSAB 交联聚合物中链段和侧基的13CT1和NOE ,用VJGM模型和三等价位跃迁内旋转、扩散内旋转以及等价、不等价两位置跃迁内旋转模型分析了其中的主链链段运动和侧基内旋转运动 ,求出了主链和侧基的运动相关时间、扩散系数和活化能等参数 .结果表明PS含量对PPU运动的影响极小 ,PS主链运动活化能与PPU含量存在线性关系 .丙烯酸与苯乙烯共聚对PPU的运动几乎无影响     

对雷达的全极化欺骗干扰技术研究

分析了3种针对单极化假目标的鉴别算法,针对单极化干扰的缺陷,提出并分析了一种干扰极化测量雷达的新技术——全极化干扰,介绍了全极化干扰技术的工作原理,并详细分析了全极化干扰机关键部件的设计。     

A branch and bound algorithm for the minimum storage‐time sequencing problem

The minimum storage‐time sequencing problem generalizes many well‐known problems in combinatorial optimization, such as the directed linear arrangement and the problem of minimizing the weighted sum of completion times, subject to precedence constraints on a single processor. In this paper we propose a new lower bound, based on a Lagrangian relaxation, which can be computed very efficiently. To improve upon this lower bound, we employ a bundle optimization algorithm. We also show that the best bound obtainable by this approach equals the one obtainable from the linear relaxation computed on a formulation whose first Chvàtal closure equals the convex hull of all the integer solutions of the problem. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 48: 313–331, 2001     

极化敏感阵列方位依赖误差校正算法

在实际应用中多种类型阵列误差同时存在,针对这种情况下阵列误差方位依赖的特点,提出了一种基于流形分离技术(manifold separation technique,MST)的改进多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,可以有效解决多种阵列误差影响下的波达方向估计问题.利用MST获得包含阵列非理想特性的采样矩阵,从而进行精准测向;通过二维傅里叶变换求解二维空间谱,与现有MUSIC校正算法相比,减少了谱峰搜索的运算量.理论分析和仿真验证了该算法的有效性,可为实际问题的解决提供参考.     

改进的拉格朗日松弛数据关联算法

在多传感器多目标跟踪领域中,当传感器为被动式的,传统的多维分配算法利用拉格朗日松弛算法求解。拉格朗日乘子更新一般用次梯度方法,但每次迭代都要进行多次极小化运算来求对偶解,导致实时性差。针对这个问题,提出了一种改进的基于拉格朗日松弛的数据关联算法,通过代理修正次梯度方法更新拉格朗日乘子,并在允许时间内获得近似解。仿真实验表明,与现有的次梯度算法相比,此算法具有更少的运算时间和更高的关联正确率。     

基于SDP松弛的干扰资源优化分配技术研究

提出一种基于semidefinite programming(简称SDP)松弛的干扰资源优化分配算法。在问题优化过程中首先对模型中非凸的约束条件进行松弛,变为凸约束,将原来的数学模型转化成SDP求解形式,利用内点算法对松弛后的模型求解。该算法利用解析的手段使得干扰资源优化分配问题中的NP难问题在多项式时间内得以解决,并且有较高的可靠性。仿真结果验证了算法的有效性。