高分辨率UAV SAR的三维运动误差分离与补偿

在基于SAR回波的数据处理中,多普勒调频率具有很高的估计精度且对场景的依赖性很小,可以更广泛地用于自聚焦处理。基于多普勒调频率参数估计,针对回波包络及相位分别提出了误差提取模型,并通过包络误差校正和相位误差补偿两个步骤实现了高精度的运动补偿处理。实测数据表明,本文方法可以在低精度导航信息情况下获取高分辨率雷达图像。     

一种具有遗忘特性的在线学习算法框架

基于凸优化中的对偶理论,提出了一种具有遗忘特性的在线学习算法框架。其中,Hinge函数的Fenchel对偶变换是将基本学习问题由批量学习转化为在线学习的关键。新的算法过程是通过以不同方式提升含有约束变量的对偶问题实现的:(1)梯度提升;(2)贪婪提升。回顾了以往的相关研究工作,并指出了与之的区别与联系。人造数据集和真实数据集上的实验结果证实了算法框架的有效性。算法可以很好地处理数据流中的分类面漂移问题,为设计和分析新的在线学习算法提供了一个新的思路。     

ISAR雷达欺骗式干扰信号生成算法

宽带ISAR雷达能够从目标回波中计算得出众多目标特征,对ISAR雷达的干扰信号必须高逼真地模拟目标的电磁散射特性和运动特性。从弹头目标电磁散射机理出发,分析了干扰信号生成流程,提出二维成像干扰的实现方案。针对虚假目标特性模拟问题,提出基于一维距离像模板合成欺骗干扰信号的算法。算法采用距离像模板与实际宽带ISAR信号的卷积调制处理,生成的干扰信号能较好地反映目标的电磁特性。通过多个脉冲的模拟,生成的干扰信号也能够准确反映目标的运动特性。仿真实验对暗室测量数据和HRRP模板数据进行成像效果对比,验证了算法的有效性。该算法对二维成像干扰机的工程设计具有指导意义。     

探月飞船跳跃式再入组合制导方法

针对预测-校正制导方法计算量大的问题,提出一种结合预测-校正法和标准轨道法的组合制导方法。在一次再入段采用预测-校正法提高制导方法的鲁棒性能,在二次再入段采用标准轨道法减少计算量。该组合制导方法通过利用标准轨道信息,减少了预测时间;通过设计指令快速迭代算法,减少了迭代次数;并根据飞船二次再入点处的实际状态,修正标准指令剖面,提高二次再入制导性能。仿真结果表明:该组合制导方法能大幅减少预测时间,提高校正速度,并具有较高的鲁棒性和精度。     

航天器调度中的资源约束推理方法

资源水平边界的估计是构建资源利用可行计划中的一个基础问题。通过分析航天器资源约束的共享与分离并存、累积与瞬时消耗并存、过度订阅与区间调度并存等特点,提出了资源时间网络、时间约束网络和约束网络相结合的资源约束描述方法;构建了增量式基于包络的资源约束算法和最早开始时间链展开资源约束算法,以快速获取资源一致的柔性解。实例证明,该方法较好地解决了航天器调度的资源约束推理问题。     

指控系统中多操作系统启动工具的研究

指控系统中GRUB2作为启动引导器,管理多种操作系统平台。GRUB2采用模块化设计,可以提供给使用者更大的灵活性和性能改进。Linux系统的模块化设计与运行机制已被广泛讨论,有关GRUB2的模块化设计与运行机制的资料却很少。为了了解它的模块化编程与运行机制,通过对一个模块程序的分析,介绍了GRUB2中模块程序的基本结构及模块化设计的灵活性;并讨论了GRUB2的模块运行机制,明确了模块运行所需的底层工作。在此基础上,可以对GRUB2进行二次开发,扩展其应用场合。     

Approximation algorithms for capacitated stochastic inventory systems with setup costs

We develop the first approximation algorithm with worst‐case performance guarantee for capacitated stochastic periodic‐review inventory systems with setup costs. The structure of the optimal control policy for such systems is extremely complicated, and indeed, only some partial characterization is available. Thus, finding provably near‐optimal control policies has been an open challenge. In this article, we construct computationally efficient approximate optimal policies for these systems whose demands can be nonstationary and/or correlated over time, and show that these policies have a worst‐case performance guarantee of 4. We demonstrate through extensive numerical studies that the policies empirically perform well, and they are significantly better than the theoretical worst‐case guarantees. We also extend the analyses and results to the case with batch ordering constraints, where the order size has to be an integer multiple of a base load. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 61: 304–319, 2014     

面向大型机构的统一身份管理方法

通过借鉴自由联盟组织提出的Liberty框架,并针对该框架的结构以及身份提供者之间信任关系的建立模式进行改造,提出一种面向大型机构的新型身份管理联盟。新型的身份管理联盟比Liberty框架更加适用于具有分布性、自治性、全局性和协同性的大型机构。新型的身份管理联盟在物理结构上可看作由多个身份提供者节点组成的一棵树,其中每个身份提供者节点必须并且只能与其父节点和子节点建立信任关系,这与现实中各个大型机构的树状层级结构是完全相符的。在系统实现过程中,依托新型身份管理联盟的树状结构,并采用LDAP实现了用户认证数据的分级存储。此外还通过安全认证网关在网络层对用户的接入进行控制,从而能够同时支持B/S和C/S两类应用系统的单点登录。     

间歇采样转发假目标的相位特性及其在角度欺骗干扰中的应用

理论推导了不同阶数假目标的相位特性及影响因素,根据单脉冲雷达角度测量的原理,分析了间歇采样转发假目标实现角度欺骗干扰的制约条件,推导了实施角度欺骗相干干扰需要满足的相位相干、幅度匹配等要求,并进一步研究了为实现相干干扰对间歇采样转发延时、转发频率、转发功率的约束条件。进行了仿真分析,分别讨论了相干干扰和非相干干扰两种角度欺骗干扰条件下关键参数对干扰效果的影响。结果表明,通过灵活的参数设计和合理布设,间歇采样转发假目标能有效诱偏单脉冲测角系统,这对于间歇采样转发干扰机的设计及使用具有指导意义。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。