航母作战部署的舰载机出动架次优化研究

针对航母作战部署中航母平台按时到达部署地限制和舰载机出动回收任务需求,建立了非线性整数规划模型,目标函数是舰载机出动架次总数,约束条件包括非线性的航母平台部署偏差约束和线性的舰载机出动约束;采用遗传算法求解这个具有复杂约束条件的舰载机出动架次优化模型;解算了一个航母作战部署的实例,结果表明模型和算法可行。     

基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统

针对双序列跳频(Binary-Sequence Frequency Hopping,BSFH)在对偶信道被干扰的情况下会导致通信瘫痪的缺点,提出了一种基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统。在发送端利用线性调频信号对每一跳载波进行带内扩频,接收端将解跳后的信号作分数阶傅里叶变换,然后通过抽样判决得到发端信息。构建了相应的系统模型,推导了其在跟踪干扰和部分频带干扰下的误码率数学表达式。理论和仿真结果表明:在最坏跟踪干扰下,该系统比BSFH约有5 dB以上的性能增益;在部分频带干扰下,达到相同误码率时所需的信干比,改进方法比BSFH低约4 dB。     

As-IPDA算法的天波超视距雷达目标跟踪研究

天波超视距雷达(OTHR)具有低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战.针对OTHR在低检测概率下跟踪目标存在失跟率高的问题,将As-IPDA算法应用到OTHR目标跟踪中,通过大量的仿真实例验证了As-IPDA算法在超视距雷达目标跟踪应用中的可行性,并分析了平滑步长、航迹存在性转移参数、目标检测概率对算法性能的影响,给出了算法参数选择建议,为工程应用提供理论参考.     

基于模糊多传感器数据融合的目标跟踪系统

为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当.     

努力纠正入武系统入才队伍建设上的几个认识偏差

人才准备是重中之重。人武系统人才队伍建设同样也是各项工作中的重中之重。但目前人武系统在人才队伍建设上存在不少认识上的偏差，其主要表现为四个方面的问题。     

一种应用于移动机器人的路径跟踪控制方法

针对移动机器人的路径跟踪复杂性问题,设计了一种易于实现的控制系统,其中的跟踪策略改进了传统的视线导航算法,使机器人光滑趋近到期望路径,控制器的设计采用基于模糊逻辑的变速度控制和角速度滑模控制,减小了角速度的抖振,并使控制具有一定的智能化特点.实验结果表明,设计的控制系统即可以保证路径跟踪的精度,同时避免了运动控制的不稳定性.     

光顺样条函数的再生核表示与计算

光顺样条是散乱数据拟合的理想函数,是噪声数据最优平滑的重要工具。因此,光顺样条的数学表示和计算的研究具有重要的意义。本文在一般的线性微分算子和线性泛函的情况下讨论光顺样条函数的构造和计算,通过构造一个适当的再生核Hilbert空间,使得所讨论的微分算子光顺样条成为该空间中的最小范数问题,再利用投影理论建立了光顺样条函数的再生核表示方法,并得到了插值偏差表达式。作为特例,还给出了奇次多项式光顺样条函数新的简洁的计算方法。     

2014—2016年FY-3C与COSMIC掩星电离层特征参数的比较

利用由FY-3C和COSMIC两个全球导航卫星系统无线电掩星任务提供的2014—2016共3年的电离层电子密度廓线，基于时间间隔7.5 min、经纬度间隔2.5°的时空匹配窗口，对两个掩星任务的电离层峰值密度（NmF2）和峰值高度（hmF2）进行了比较。结果表明：由两个任务得到的特征参数相关性良好，各年之间相关性水平基本稳定，其中各年NmF2和hmF2相关系数的平均值分别为0.87和0.75；FY-3C的特征参数相对于COSMIC的偏差很小，各年NmF2的绝对偏差均值和相对偏差均值分别不超过±0.25×10⁵ el/cm³和±15.0%，hmF2的绝对偏差均值和相对偏差均值分别不超过±7.00 km和±1.80%。此外，由两个任务得到的特征参数在空间上均表现出赤道及低纬地区数值较高且呈“条带状”分布的特点，且两个任务都监测到了2016年相对于2014年和2015年NmF2和 hmF2均存在显著下降的现象     

无迹卡尔曼滤波的长码直扩信号载波频偏盲估计

针对长码直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)通信中的载波同步问题,提出了一种新的载波频偏估计算法。该方法结合分段和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的思想,利用UKF算法对非线性模型的求解能力,估计载波频偏的后验概率的均值和方差。Monte Carlo仿真实验的结果表明新算法不仅具有较高的估计精度,还能实现较低信噪比下的估计。     

未知量测噪声分布下的CBMeMBer算法

针对目标跟踪过程中量测噪声概率分布等先验知识无法准确获取的问题,提出一种基于风险评估的势均衡多目标多伯努利(RE-CBMeMBer)滤波算法。采用CBMeMBer算法的序贯蒙特卡洛实现,在粒子预测后利用风险函数和评估函数计算粒子风险值,并用评估结果更新粒子权值。避免了计算似然函数且不依赖量测噪声的概率分布。仿真表明:与SMC-CBMeMBer算法相比,RE-CBMeMBer算法具有更好的实时性,特别是当量测噪声分布未知时,具有更高的跟踪精度和稳定性。