纯方位目标运动分析的离散时间可观测性和可估计性分析

目前,纯方位跟踪(BOT)的可观测性分析仍然是重要的学术研究课题。与以前的连续时间分析研究不同,我们的研究依赖于离散时间分析。而且还允许我们直接而有效地使用简单的线性代数公式系。使用直接方法,可观测性分析实际上简化为子空间范围的基本研究。虽然这种方法在概念上是相当直接的,但随着源相遇情况复杂性的增加,它会变得越来越复杂。对于复杂情况,由于直接使用多重线性代数方法,对偶方法可能体现某些基本优点。因此得出关于机动源的BOT可观测性的新结果。继而可将可观测性分析扩展到源速度变化的未知时刻。 尽管可观测性分析使我们能更充分地了解BOT问题的代数结构,但观测者机动的最优化实际上是一个控制问题。基本代数研究证明这种控制问题的相关成本函数是费歇尔信息矩阵(FIM)的行列式。因此大部分工作集中在对这个成本泛函的分析上。使用多重线性代数给出了这个泛函的一般近似。这些近似结果表明最感兴趣的事仅涉及到直接可估计参数,即源方位变化率。用这些近似,可导出最优化观测者轨迹的一般框架,这允许我们近似最优控制序列。值得强调的是我们的方法不需要有关源轨迹参数的知识且对机动源仍然有效。     

考虑到舰船横剖面面积分布情况的水压场计算

理论上计算舰船水压场,现有的近似方法都是以线源或纵剖面上的面源代替船体对水的扰动,在确定线源或面源强度时,都是以抛物线或梯形折线代替船体的横剖面面积曲线,而且假定局部面源强度仅取决于该处横剖面面积沿纵向的变化率。这些近似假定比较粗糙,不能反映船体横剖面面积的变化情况。本文以均流与线源叠加成的回转体的一半代替船体,由船体各段的横剖面面积,通过回转体轮廓线方程近似求出线源强度分布,避免了现有计算方法中所作的上述假定,能较准确地反映船体实际横剖面面积的变化情况。对于肥胖的或瘦长的舰船均能适用。对于横剖面曲线未知的情况,本文给出了由船长、排水量及棱形系数近似确定横剖面曲     

基于稳健统计特征的飞机识别方法

本文介绍了基于统计特征(StaF)的分类器,它是一种稳健的、用于高距离分辨率(HRR)雷达的飞机识别(ID)方法。在对特征的数量或位置不作先验假定的情况下,我们实时地选择HRR图像的峰值特征。特征提取依靠所观测到图像的信息内容,把特征的数量、位置和幅度作为随机变量。本项研究的主要目的是,通过把对未知目标的识别错误减少到最小,同时维持对已知目标的高识别率的方法来增强分类器的稳健性。结果表明,这种StaF分类器能够显著地减少与未知目标有关的识别错误,同时维持高概率的正确分类。     

一种融合多源动态时空特征的战术互联网流量预测模型

战术互联网流量具有极强的动态时空特征,且与天气、高程等外部特征紧密相关,现有的网络流量预测模型不能很好地提取其复杂特征,提出了一种融合多源动态时空特征的战术互联网流量预测模型。首先,将外部特征与流量特征融合为多源特征;然后,提取当前时刻网络流量的空间特征,并对随时间变化的卷积权重迭代更新得到不同时间片下的空间特征信息;最后,通过时间卷积聚合当前和历史时刻的空间信息以预测下一时刻的多源动态时空流量。相比单一的基础模型,该方法在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)三种评估指标中效果均更好。     

多基阵的目标运动分析:性能分析

本文研究了由多平台(或基阵)提供用量测估计源轨迹的性能分析。在许多实际情况中,接收机(例如船的拖曳线列阵)机动能力受到限制,主要地观察器运动假定是匀速直线。虽然这些假设十分受限制,但从实用与战术的考虑,在重要性上也完全说明是有道理的。由此引出研究多(平台)目标运动分析(记为MTMA),并分析这些轨迹估计方法的性能。     

信源数动态变化的一种稳健超定盲分离算法

针对大多数现有盲分离算法都假定信源数已知,分析了信源数未知且动态变化时的超定盲分离(接收天线数多于信源数)算法,通过奇异值分解在线估计信源个数,并修正自适应神经网络的维数。文章在经典Cichocki-Unbenauen算法中加入动量项,设置可变步长,使分离性能得到较大的改进,同时避免训练陷入局部最小。与文献[1]新提出的ANA算法相比,仿真结果证明本文算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

应召平行搜索方法的多舰协同搜潜概率

在对舰载拖曳线列阵声纳搜潜原理及多舰应召平行搜索方法研究的基础上,建立了在潜艇初始位置已知、航向及航速未知的条件下,多艘舰艇利用拖曳线列阵声纳对潜艇目标进行搜索的数学模型,采用蒙特卡罗方法仿真分析了舰艇与潜艇最大速度比值,舰艇组成搜索队形位置点与最后发现潜艇位置点之间的距离,舰艇之间间距与舰艇声纳作用距离的比值,及最后发现潜艇时刻到舰艇开始搜索时刻所需时间等因素对搜潜概率的影响,获得了有益的效果。     

纯方位目标运动分析可观测性研究

纯方位目标运动分析(BOTMA)仅利用方位信息实现对目标状态参数的估计,是一种有效的无源被动定位跟踪方法。纯方位系统中的可观测性条件、目标跟踪与估计策略、观测器最优机动轨迹构成了BOTMA的核心研究内容。可观测性问题是BOTMA首先必须解决的关键问题,可观测性条件是后续目标定位与跟踪的前提和基础。介绍了纯方位系统中可观测性的基本概念,从几何方法、线性与非线性方法、数值分析方法等角度,对BOTMA的可观测性研究成果进行了系统的总结和评述,最后对这一领域的研究提出了新的展望。     

SINS/DR组合导航系统可观测性研究

对SINS/DR组合导航系统的误差方程进行了介绍。将陀螺漂移、加速度计零偏和里程仪刻度系数误差扩展为卡尔曼滤波器的状态,建立了19维状态的组合导航滤波模型。采用分段线性定常系统(PWCS)分析了载车在各个不同运动特性下SINS/DR组合导航系统的可观测矩阵;利用奇异值分解(SVD)分析法定量地分析了SINS/DR导航系统的可观测度。通过系统仿真预测了位置误差、姿态误差和速度误差的滤波效果,仿真结果表明,位置误差、姿态误差和速度误差的估计效果较好。     

一种单站无源定位方法及其可观测性分析

利用非线性系统可观测性定理分析了径向加速度信息在目标运动分析(TMA)中的可观测性问题,得到径向加速度观测所能确定的目标状态参数及其需要满足的观测条件,从而证明一种联合径向加速度和角度信息的单站无源定位方法的可行性,并分析其可观测条件和可观测度。通过计算机仿真验证了讨论的结果。     

圆柱壳受不对称径向冲击时的塑性动力屈曲分析

本文发展了Lindberg、Duffey等人的思想,考虑不对称冲击下圆柱壳的塑性动力屈曲问题,旨在研究内凹变形与屈曲的关系。用能量法导出了不对称基本变形的微分方程,近似地将之与对称情形下屈曲扰动控制方程联合,构成一个初值问题,然后进行数值求解。考虑了壳厚变化,放弃了屈曲过程中速度保持不变的假定(对称情形中采用)。本文的研究结果很好地解释了高速冲击时倒塌模式上无屈曲波形,屈曲波形遍布加载范围内且并不明显减弱,局部冲击临界速度高于对称情况形下临界速度等许多实验与已有的分析结果,从而明确了屈曲在塑性动响应中的地位。     

基于S变换的跳频信号参数估计

对跳频信号的时频域进行分析和参数估计是识别、跟踪及干扰跳频信号的重要基础。针对接收到的未知任何先验参数的跳频信号,提出了一种基于S变换(S-transform)的跳频信号参数估计算法,通过S变换,能正确估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻及跳频图案。仿真结果表明,与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)进行比较,该算法能够在低信噪比条件下,在时频域中有较好的解析能力,提高了跳频信号参数估计的准确性。     

机动宇宙飞船的协方差矩阵的快速估算

如果实现机动的时刻,推力向量值和方向对完成跟踪宇宙飞船的观察者是未知的,则对应用推力进行机动的宇宙飞船的轨道参量进行跟踪是一个复杂的问题。普通的递推滤波方框图[1-3]认为存在有关所加的速度脉冲值和时刻的预先信息,因此,它们在一般情况下对解决此问题是不能用的。对被动轨道运动的宇宙飞船跟踪时,估算误差的协方差矩阵和卡尔曼滤波器的传递系数趋向于零,而辅助测量对估算有较小的影响[l-4]。当被估算的轨道参量突然变化和卡尔曼滤波器的传递系数快速趋向零时,运动参量的估算开始很快发散,并与真实值相差很大。     

加速电子的E及B的推导

波动方程(见参考文献4)求一个给定源的亘和百的关系,出发点是麦克斯韦方程。麦氏方程是(BI)甲X亘(f,t)=一口百(f,t) 口t(BZ)甲x百(f,t)=拼,J(f,t) 拼,￡,d豆(f,t) 口t(B3)二.亘(f,。)=事。。(f,t), 肠v(B4)甲·豆(f,t)=0-式中变量是第111章中标出的。从现在起,要假定电流源周围媒介导电率是零。(B4)总是真的,因此可以说(BS)百=甲xA,式中A现在还是一个任意向量。将(BS)代入(Bl),并假定A具有旋度算子与时间导数算子可以交换的性质,就得出 0︶ 一一、.、‘J(B6)二X{:‘,,t, 口A(f,t) Jt对任何数量V,甲x甲V=0总是真的,因而不失去一般…     

基于负熵最大的FastICA语音信号分离算法

语音信号分离是现代信号处理的热点问题,针对未知信号源个数的情况,提出一种基于负熵最大的FastICA(Fast Independent Component Algorithm)语音信号盲分离算法,有效解决了源信号数目估计、语音信号分离及复原等问题。改进的算法增加了源信号数目估计环节,放宽了算法适用条件,即在源信号数目未知的情况下,也能够实现信号盲分离功能。并将其成功应用于运用信号分选过程中,最终复原语音时域波形,完成信号分选任务。仿真实验中,详细讨论了该方法在不同信噪比以及不同源信号数目情况下的分选能力,证明了方法的有效性和优越性。     

炮兵情报军官和可判读反火力作战毁伤评估

文章重点对反火力作战毁伤评估进行了分析和研究,包括反火力作战毁伤评估的几个假定,对未观测到的反火力作战毁伤评估的分析,以及跟踪和报告反火力作战毁伤评估。     

基于改进平方根UKF双向滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、稳定性差和收敛速度慢等问题,在结合平方根无迹卡尔曼滤波(Square-Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)以及后向平滑思想的基础上,提出了一种改进SRUKF的双向滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根代替协方差参与递推运算,提高了算法的稳定性与运算效率。同时,该算法对状态向量进行扩维,将过程噪声与观测噪声通过非线性系统传播,降低了噪声对滤波精度的影响,并利用当前时刻滤波结果通过Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑得到再次前向滤波更高精度的起始值,提高了算法的定位精度与收敛速度。仿真结果表明,新算法在保证实时性的基础上改善了单站无源定位的性能。     

一般NULLOR网络灵敏度分析的伴随网络法

将伴随网络法推广到含有R、L、C元件、零泛器(nullor)及各种受控源的一般nullor网络,导出了计算灵敏度的公式。     

未知环境下飞行器视觉/惯导组合测速测高方法

针对未知环境下飞行器导航问题,提出一种基于视觉/惯导组合的测速测高方法。该方法构建包含前若干个成像时刻飞行器位置的惯导扩展状态方程,并采用一种基于摄像机两视图对极几何约束的线性视觉量测方程,通过卡尔曼滤波进行惯导速度修正,在此基础上利用多帧成像的立体视觉交会估计地面特征点坐标,进而得到飞行器相对高度。以飞行器典型巡航轨迹进行的仿真实验表明,该方法能够有效修正飞行器速度和相对高度误差,给出不随时间漂移的速度和相对高度测量结果,并很好地抑制飞行器位置误差的发散。     

只有角度测量的机动目标非线性预测滤波器设计

提出了一种直接根据信息的机动目标跟踪非线性预测滤波算法,该算法不需要假定目标的机动加速度模型,而将系统的初始状态偏差和机动目标的未知加速度的综合作用结果作为系统的未知输入,利用角度的测量信息直接估计出来。通过对不同机动形式的机动目标进行仿真,结果表明文章所提出的预测滤波算法具有优良的估计性能。