基于滤波算法的对比研究

在处理目标跟踪的过程中,为了与实际接近,动态系统的模型选为非线性,而滤波算法采用非线性系统的滤波方法。在介绍了三种非线性滤波算法(EKF、UKF、PF)的原理和实现的同时,说明了各自适用的范围,以便针对不同问题采取比较便捷的算法来有效地实现算法在实际中的应用。EKF适用于线性化过程中系统对高阶项要求较小的情况下,UKF适用在噪声服从高斯分布的情况下,PF则适用与非高斯分布的情况下。此外,通过实例对三种算法分别进行了跟踪仿真实验,表明UKF、PF算法精度要比EKF算法高,UKF、EKF的实时性比PF好,PF的计算量相对较大。     

炮控系统中基于扩展状态观测器的变结构控制

火炮控制系统中有一类,其作用是在火炮静止的状态下(即非行进间)将火炮身管调转到目标位置。此类系统是大惯量系统,并且存在着较强的外部干扰和非线性环节。为了达到快速、稳定、高精度的控制要求,从实际应用的角度出发,采用了基于扩展状态观测器的变结构控制器。利用扩展状态观测器估计系统中的不确定因素以及高阶变量,将系统简化为积分串联型,基于简化后的模型设计了变结构控制器。此控制器中扩展状态观测器为系统未建模动态提供高频通路,在一定程度上消除了抖振,并且火炮上的实验证明,此控制器相较传统的经典变结构控制器以及工程化PID控制器能取得更好的控制效果。     

通信对抗在要地防御中的应用

对精确制导武器的对抗是要地防御作战的一个重要方面,利用通信对抗措施实施对抗是一种积极有效的手段。主要对采用GPS/INS制导的精确制导武器和采用"人在回路中"控制的武器数据链系统进行对象分析,提出了对抗措施并对对抗系统的组成及关键技术进行了简要描述。     

基于样本加权的支持向量机预测方法

不同的样本对最终预测模型的贡献程度是不一样的。在分析了采用支持向量机解决回归预测问题基本原理的基础上,介绍了"预测误差权重"和"样本关联度权重"的两种样本权重确定方法,并将其引入到支持向量机预测模型中来,最后用实例证明了采用样本加权后的预测精度要更高,而采用"样本关联度权重"法的精度又比"预测误差权重"法的精度要高。     

MGIS技术在海军信息战中的应用

针对军事地理信息系统(Military Geographic Information System,MGIS)在世界海军信息化作战中的重要作用及其研究现状,给出了MGIS的概念、信息流程和系统主要组成,详细阐述了MGIS在海军作战中的主要功能及其实现技术,系统论述了MGIS在海军信息化作战中的应用。最后总结了MGIS技术研究的重要意义。     

战场电磁环境复杂度评估及其应用

简要阐述了战场复杂电磁环境的特点及其对电子设备的影响,针对雷达对抗电磁环境的自身特点,分析了极化对雷达对抗电磁环境的影响,提出了雷达对抗电磁环境复杂度评估的改进方法,并运用电磁环境复杂度评估结果建立电磁环境影响因子,对训练评估模型进行修正和完善,最后,以雷达分队作战能力评估为例,探讨了战场电磁环境复杂度评估在军事训练评...     

TENA-HLA网关实现方法

在以TENA为公共体系结构的逻辑靶场中,为有效利用靶场界大量现有的HLA仿真资源,需要开发TENA-HLA网关.通过分析逻辑靶场的运作过程,明确了逻辑靶场运作过程中TENA网络和HLA网络具体交互的信息类型和方式,据此划分了TENA-HLA网关实现的功能模块,并介绍了网关实现的关键点,进一步开发了TENA-HLA网关原型,最后阐述了TENA-HLA网关在逻辑靶场运作中的典型服务过程,对逻辑靶场的开发和实现提供了重要的技术支撑.     

一种倾角传感器观测补偿方法

基于电导率原理的倾角传感器,常被用于测量被测物的倾角值,为系统的角度解算提供倾斜角度值.通常安装倾角传感器时,使其敏感轴向与被测物的横倾轴、纵倾轴平行.则认为传感器的输出即为观测得到对应轴的倾斜角度值.然而,通过分析,发现两轴观测角度之间存在某种耦合关系.为了使输出观测值更接近于真实倾角值,提出一种基于电导率原理双轴倾角传感器的解耦模型,并利用几何方法得到用于补偿观测角度的公式.通过对测量数据的计算,证明补偿后的倾斜角度观测值更加接近对应轴所倾斜的角度真值.     

基于VISA和SCPI的自动校准程序开发

描述了在VC++环境中开发的基于VISA接口标准的射频半实物仿真系统校准自动测试程序.利用VISA函数与接口无关、与操作系统无关、与编程环境无关的特点,通过GPIB总线和SCPI标准命令对矢量网络分析仪进行程序控制,达到空间辐射信号精确测量的目的,实现了目标阵列的宽带特性校准.     

并行规约与扫描原语在ReRAM架构上的性能优化

规约与扫描是并行计算中的核心原语,其并行加速至关重要。然而,冯·诺依曼体系结构下无法避免的数据移动使其面临“存储墙”等性能与功耗瓶颈。近来,基于ReRAM等非易失存储器的存算一体架构支持的原位计算可一步实现矩阵-向量乘,已在机器学习与图计算等应用中展现了巨大的潜力。提出面向忆阻器存算一体架构的规约与扫描的并行加速方法,重点阐述基于矩阵-向量乘运算的计算流程和在忆阻器架构上的映射方法,实现软硬件协同设计,降低功耗并提高性能。相比于GPU,所提规约与扫描原语可实现高达两个数量级的加速,平均加速比也可达到两个数量级。分段规约与扫描最大可达到五个(平均四个)数量级的加速,并将功耗降低79%。