一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

未来陆战场构成

军事高技术的飞速发展，加剧了战场形态的演变，未来陆战场将建立在信息化的基础之上，由三个系统构成：即侦察监视系统、指挥控制系统和火力打击系统。     

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。     

透视天空的“火眼金睛”

20世纪90年代以来．空中力量在几场高技术局部战争中大显身手，对加快战争进程产生了决定性的影响。21世纪的军用飞机进行信息化作战更加依赖先进的军用机载雷达，无论是导航、探测与识别目标，还是精确攻击、战果确认都需要有更加优良的雷达设备，以相控阵技术为基础的多功能机载雷达可以使未来的军用飞机“目光更加敏锐”，洞察战场情况得心应手，成为新世纪天空的霸主。     

有源照射箔条对相控阵雷达复合干扰效应分析

箔条在与有源干扰结合使用时会比使用单一手段更有效。应用箔条可能会强迫雷达采用MTI或多普勒处理,这样可使雷达无法使用脉间频率捷变,而且箔条扩展到无模糊距离以外会使雷达无法使用脉冲重复频率参差,这两种因素为对相控阵雷达复合干扰开辟了道路。比较了复合干扰与有源和箔条分别干扰相控阵雷达后的压制比,仿真结果表明:复合干扰效果比箔条干扰效果在随距离的变化过程中至少在3倍以上。与有源干扰相比,在30 km之内复合干扰比有源干扰具有明显的优势。这为实战条件下提高飞机生存率,具有较强参考价值。     

机载武器控制系统算法研究

机载武器控制系统的算法是其软件部分的核心,算法的最终目的是保证在一定的条件下实现最有利的武器运用方案。将机载武器控制系统的算法分为四个不同的子算法,对每一子算法的建立方法进行了描述,最后得到形成执行命令的算法,即武器运用方案执行命令分配及形成的算法。     

超声波扩频测距及其信道自适应均衡技术

在扩频通讯系统框架中,建立一种新颖的多阵元超声波测距定位系统。从测距系统的仿真结果来看,采用二进制相移键控(BPSK)直序信号数字相关解调技术和基于最小均方算法的超声波接收信道自适应均衡器,不仅可以克服本地载波(相干解调)相位偏移所带来的不利影响,而且可以抑制多径信道噪声干扰和接收信道增益、相位随机漂移对测量精度的影响,从而提高了超声波测距系统的信噪比和分辨率。此外,采用伪随机码扩频解扩方法,容易实现码分多址(只要给安装在大范围测量区域中多个传感器分配相应的伪随机码,就可以方便地辨认出各个区域传感器发出的信号),扩大超声波测距系统的测量范围。     

坦克炮控系统非线性特性及自适应补偿控制

影响坦克炮控系统低速性能主要有两个方面的因素,摩擦非线性和齿隙非线性。建立了坦克炮控系统数学模型,介绍了坦克炮控系统中摩擦、齿隙两类重要非线性模型,分析了摩擦、齿隙对炮控系统性能的影响,以及摩擦非线性环节导致系统低速时的爬行现象、速度过零时的平顶现象;齿隙非线性环节造成系统输出误差外,系统会因极限环振荡或冲击而降低性能,甚至不稳定,总结了炮控系统中针对摩擦、齿隙等非线性环节的自适应补偿控制的研究成果。     

ITSON：一种基于拓扑演化的P2P智能搜索机制

P2P系统中节点的动态特性对搜索性能的稳定提出了很大挑战。借鉴社会学和组织学相应原理,提出拓扑演化模型捕获节点的运动规律。节点模拟人类在社会网络中的行为,根据自身和他人的兴趣变化,随搜索过程的进行,利用自身局部信息,动态、自适应地调整网络拓扑,及时反映资源分布以及搜索内容的动态变化,维持资源合理组织。在此基础上提出的智能搜索机制ITSON(InTelligent Search based on tOpologyevolutioN),利用消息转发的智能性进行路由方向决策,从而迅速定位提供资源的节点。仿真结果说明,ITSON能自动优化网络,具有良好的搜索性能和自适应特性。     

正交化超分辨算法的误差灵敏度分析

本文给出了基于 Gram-Schmidt正交化方法的超分辨算法,并分析了该算法对阵列幅度和相位误差的灵敏度。给出了两个目标、不同阵元数和不同间距等情况下的灵敏度计算结果。结果表明本文的算法在目标小角度间隔、大阵元数的情况下,受幅相误差的影响没有最大似然估计（MLM）和 MUSIC算法敏感。