卡尔曼滤波的雷达双站无源测向定位新方法

雷达无源测向定位技术是一种非常有效的雷达电子对抗技术.将该技术应用到雷达组网中,将有利于提高现有装备雷达的电子对抗性能.通过在MSC坐标系中对双站无源测向雷达的Kalman滤波,计算出被测目标的状态预测以及预测方差,然后再将两者所得的状态预测通过数据融合技术计算出总的全局状态估计.并通过计算机仿真验证,结果表明此方法是一种具有工程意义的实用测向定位新方法.     

改进的最速跟踪微分器滤波效果仿真

为保证获得数据的实时性以及滤除数据在获取过程中存在的一系列野值干扰,利用鲁棒滤波理论对最速跟踪微分器的跟踪和抗野值功能进行了改进,利用误差反馈的思想,对最速跟踪微分器进行实时在线的补偿修正,并将改进型跟踪微分器与标准最速跟踪微分器和鲁棒Kalman滤波器仿真结果进行了比较,表明经改进的最速跟踪微分器有更好的跟踪、滤波以及抗野值效果。     

并行计算的数据重分配

为提高算法的并行计算性能 ,许多并行程序必须进行数据重分配。数据重分配是在并行计算过程中实现的 ,其开销影响算法的并行性能 ,高效的数据重分配对提高并行计算的性能有重要意义。本文阐述了数据重分配的环形算法 ;提出了数据重分配的蝶网算法 ,并证明了其正确性 ;设计了结构性数据交换方法 ;通过理论和数值实验分析了两种算法的性能     

基于IEPF序贯融合的多传感器管理方法

针对主被动传感器信息融合的特点,提出了一种在IEPF序贯融合基础上进行传感器管理的方法。工程常采用的传统扩展卡尔曼滤波融合算法滤波精度不高,因此结合采用了粒子滤波方法。先对主被动传感器采用迭代扩展卡尔曼滤波集中式序贯融合,利用融合后的信息进行粒子更新,提高滤波精度,在此基础上采用分辨力增益的方法对传感器进行管理。仿真结果表明该方法能够提高对目标的跟踪精度,增强多传感器对环境变化的适应能力。     

一个通用数据库管理工具的研究与实现

目前我国行业信息化建设已经跨越了初级阶段,但在许多行业的信息化应用中还存在着烟囱效应和信息孤岛效应。为了将行业信息化引向深入,需要对原有系统进行数据集成。文中首先对数据集成的基本概念进行了探讨,并进一步对数据集成的一个重要工具——通用数据库管理工具的功能及实现方法进行了研究。文中所讨论的通用数据库管理工具与其他工具的区别在于:能够对物理上分布的、异构的多个数据库进行管理,还能够在更高的层次上对多个数据库中的数据进行逻辑上的重新组织。文中所讨论的通用数据库管理工具是为最终用户服务的,而不是一个开发工具。     

涉水岸坡稳定性影响参数的敏感性分析

针对常规的敏感性分析所存在的不足,提出用灰色系统理论中的灰关联分析方法对影响涉水岸坡稳定性的诸多因素进行敏感性分析.通过分析表明,在影响岸坡稳定性的诸多因素中,内摩擦角的影响最大,其次分别是外水压力、粘聚力、土体密度和浸润面位置这些因素的影响,而坡高比对岸坡稳定性的影响最小.根据影响参数敏感性的大小,建议在实际工程中,可以优先考虑降低坡体内浸润面位置(增加排水系统),其次考虑改变坡高比(削坡法)的治理方法,来提高涉水岸坡的稳定性.     

敌我识别系统及其进展

从敌我识别系统的应用背景出发,综述了敌我识别系统的发展历程,分析了各种敌我识别系统的特点,比较了毫米波敌我识别系统和激光敌我识别系统的性能,指出了数据融合技术和微米/纳米技术对敌我识别技术发展的重要性.相关研究内容对敌我识别系统的论证、技术体制的选择有参考价值.     

基于中值排序的自适应加权均值滤波算法

分析了MTM算法的原理、优点和不足，并提出了一种改进的自适应加权均值滤波算法。该算法基于中值排序自适应地确定加权系数，完成对含噪图像的均值滤波。实验证明，算法能较好地滤除高斯噪声和脉冲噪声，且滤波效果优于传统的中值滤波和MTM滤波，是一种简单、实用的图像滤波算法。     

国防动员大数据应用前景与对策

大数据时代,国防动员领域将发生崭新的变化.在动员资源表现形式上,由数字化升级为大数据化;在动员数据管理模式上,由"分散垂管"变为"组合增效";在动员计划决策功能上,由主观动员变为智慧动员.大数据对于国防动员领域的影响是革命性的,国防动员领域需要主动、积极地迎接大数据时代,包括树立大数据理念、抓好大数据项目研发与应用、加强大数据人才队伍建设、完善与大数据相适应的法规标准.     

实现基于Internet的高质量现代远程教育技术

基于Intemet的现代远程教育是一种全新的教育形态。文章讨论了实现高质量的现代远程教育的几种技术支持。