基于组合赋权雷达图实现电网电能质量综合评估

将改进的组合赋权雷达图方法用于电网电能质量综合评估。对主观、客观赋权法组合,基于组合权重与原权重之间的偏差尽可能小的优化思想,求取雷达图中各项指标的组合权值。利用各指标对应的扇形区域的对角线作为指标轴绘制雷达图,不仅最大限度体现各指标的独立权重,也反映了各指标之间的相互影响。利用雷达图的面积和周长两个变量完成对电能质量的综合评估。最后通过应用实例,验证了论文方法的合理性和在电能质量综合评估中的有效性。     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

机动飞行条件下基于SIFFBP算法的机载UWB SAR成像

机动飞行条件下,运动误差的幅度较大,频域运动补偿精度难以满足机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)高精度成像的要求,需要采用精确的时域后向投影(Back Projection,BP)算法,然而原始BP算法的巨大计算量限制了其实际应用。提出了一种基于子图像快速因式分解BP(Sub-image Fast Factorized BackProjection,SIFFBP)算法的机动飞行条件下机载UWB SAR成像方案,并对其子孔径和子图像划分的约束关系进行了推导,给出了算法步骤,并分析了算法的计算量。仿真和实测数据处理结果表明,SIFFBP算法能够在保证处理精度的同时,大幅度提高处理效率,非常适合于机动飞行条件下的机载UWB SAR成像处理。     

基于故障树分析法的导弹分离机构可靠性研究

基于故障树分析法的基本原理,根据某型导弹飞行中分离故障和地面维修的故障统计,建立了导弹分离故障树,并对其作了定性和定量分析,指出了可靠性薄弱环节。结果表明用故障树分析法对导弹分离机构进行故障分析,能够清晰发现对顶事件发生影响最大的因素,为故障提前预测和预防提供依据。     

基于PC机的模拟训练装备效能评估方法

分析了基于PC机的模拟训练装备的组成结构,根据其效能评估指标的特点,充分考虑决策数据间的客观关系,同时兼顾决策者的主观偏好,采用基于最小二乘原理的组合赋权法指标权重确定方法,对该类装备的效能进行评估,验证了该方法的可行性和有效性。     

空降兵防空分队指挥自动化

有效的防空作战是空降兵顺利完成地面作战任务的必要前提,分析了空降兵地面作战的空中威胁,介绍了空降兵防空分队指挥自动化系统的组成及功能,重点对其空情信息的传输处理延迟时间进行了分析研究,对我军空降兵防空分队指挥自动化系统建设具有一定的参考意义.     

强跟踪滤波器在机载云台目标跟踪中的应用

针对小型无人机地面目标跟踪系统,设计了自适应的强跟踪滤波器(STF),实现了对机载云台姿态的控制,使机动目标保持在机载云台的视场中心.根据无人机、目标与视场中心的位置关系,建立了跟踪系统的数学模型.为解决“当前”统计模型跟踪强机动过程效果较差的问题,提出了强跟踪滤波器(STF)的自适应滤波算法.当无人机加速度较大时,加入强跟踪滤波器后的跟踪曲线较平滑,误差更小.最后,仿真结果表明,机载云台姿态控制器对机动目标的跟踪效果良好,被跟踪目标保持在机载云台的视场中心.     

基于ARMA辨识的色噪系统状态参数鲁棒估计

实际环境中观测系统的噪声,同时存在着白噪、色噪声和尖点噪声的影响.已有的研究都仅考虑白噪或色噪声,首次将实际系统中可能出现的所有噪声纳入观测方程,推导出统一的带白噪形式的观测方程.新观测方程在色噪声ARMA辨识基础上,可以直接用于传统的卡尔曼滤波算法,避免了扩维滤波.于是状态参数的稳健估计归结为ARMA参数的辨识.重点研究了自由参数选取与输入噪声之间的关系,将鲁棒支持向量回归机的优化问题转换成最大后验估计问题,为合理选择自由参数提供了理论依据.仿真结果验证了新算法的有效性.     

预防性维修工作组合优化

针对单部件的维修间隔期无法反映系统的维修最佳间隔期这一问题,对装备各部件在各修理级别上的预防性维修任务组合情况进行探索。通过建立费用模型、可用度和风险模型作为决策模型,用以组合某一修理级别各部件的维修工作,得出系统预防性维修间隔期,并结合部队实际优化从系统的角度优化等级维修中的维修工作间隔期,为确定大中小修工作提供科学、合理的理论指导。该算法在区分各修理级别的维修能力的基础上,能较好地对各修理级别的维修工作组合情况进行了优化,实例验证了模型的实用性和有效性。     

四阶累积量的MIMO雷达角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达目标角度估计问题,提出一种新的参数估计算法.通过计算MIMO雷达接收数据的四阶累积量,并对构造出的累积量矩阵进行特征分解,结合MUSIC算法和ESPRIT算法实现了雷达目标的角度估计.在保证阵元扩展能力和目标分辨力的基础上进行了低复杂度改进,去掉了冗余信息,实现了目标参数的有效估计;同时由于采用四阶累积量,提高了算法抑制高斯噪声的能力,更利于工程应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.