基于WMUWD和MF-DFA的无意调制特征提取方法

为了能够有效提取信号中包含的无意调制信息,提出了一种基于WMUWD和MF-DFA的特征提取方法。以发射机原理为基础,建立无意调制信号数学模型。在此基础上,提出了WMUWD的信号分解方法,并利用互信息对近似信号进行融合以减少无用信息。提出了MF-DFA方法并提取奇异指数作为特征。通过仿真分析发现,在信号处理层面,较传统小波分析方法而言,所提方法具有更好的信号处理效果,能够有效地去除无用信息与噪声分量;在特征识别方面,所提取的特征能够很好地识别5类无意调制信号,识别率均达到100%,表明所提方法的有效性。     

基于GIS的无人机超低空飞行航线规划方法

针对地形起伏对无人机超低空安全飞行的影响,提出基于GIS(Geographic Information System,地理信息系统)的无人机超低空三维程控飞行方法,采用GIS技术对超低空航路进行最优化选择,将航路点信息作为无人机飞行程控导航点,实现超低空飞行航段以地形匹配模式飞行。该方法对于突破地势起伏状态下无人机超低空飞行训练及在其他领域的应用具有重要意义。     

一种基于多模型融合的电驱动车辆车速估计方法

为解决分布式电驱动车辆行驶状态参数获取困难的问题,根据轮毂电机驱动车辆多信息源的特点,提出了一种基于多模型融合的车速估计方法。该方法以自适应卡尔曼滤波算法为基础,建立了车速估计的状态空间模型和量测模型,对滤波噪声方差进行了自适应调节。同时为进一步提高状态参数估计精度,设计了基于车身加速度积分的车速估计器,并且结合车辆行驶工况和路面条件,将卡尔曼滤波和信号积分两种估计模型进行了融合。采用基于dSPACE的实时仿真平台进行了仿真分析,结果表明基于多模型融合的车速估计方法具有较高的估计精度,能够满足多种行驶工况下的车速估计需求。     

一种基于虚拟阵元的超波束形成方法

针对超波束形成方法(Hyper Beam-forming,HBF)在实际应用中的不稳定问题,依据阵元间协方差矩阵同一斜对角线上不同元素具有相同相位差的特点,提出了一种基于虚拟阵元的超波束形成方法(Hyper Beam-forming Based on Virtual Array Element,VAEHBF)。该方法按互相关法对接收阵进行虚拟扩展;按HBF思想分子阵分裂波束形成;对分裂波束形成结果进行合成,得到改善的超波束形成结果。数值仿真和实测数据处理结果表明,相比HBF方法,该方法通过对接收阵进行虚拟扩展,在保持分辨力不变的情况下,可进一步提高合成波束增益,对信噪比的适应能力得到了3 dB提高,提高了HBF的目标检测性能及方位估计能力。     

基于仿真的舰炮命中解算评估技术

在真实环境下,较难实现舰炮系统对空中高速机动目标的命中评估.通过构建一种半实物仿真测试系统,仿真生成模拟战场环境和威胁目标航路,驱动舰炮系统模拟射击,实时采集弹道数据解算弹丸飞行轨迹,通过与理论目标数据融合进行命中判别.因此,分析了舰炮系统在不同典型目标环境、不同射击区段、不同命中目标部位的打击效果,可提供一种有效的途...     

机器人单兵室内定位理论与关键技术分析

机器人士兵作为未来战场的主角,具有智能化、伤亡小、作业时长等特点,可用于城市反恐、消防营救、室内及隧道作战等场景,成为各军事强国的研制焦点。概述近年来机器人室内定位技术的研究现状,分析智能机器人室内定位的工作原理和关键技术点,重点对几何特征法、场景分析法和航位推算法进行阐述,涉及到6个主要的室内定位技术。在此基础上,归纳现有机器人室内定位存在的问题,探讨智能机器人室内定位技术的发展趋势。对我国智能机器人部队的组建和参战具有理论和借鉴意义。     

基于竞争神经网络的雷达杂波抑制方法

为鉴别杂波点迹和目标点迹,消除杂波对雷达性能的影响,提出了一种基于竞争神经网络的雷达杂波抑制方法.首先,选取雷达点迹形成过程中能够反映目标点迹和杂波点迹差异化的特征,作为神经网络输入数据;然后,根据输入输出的数据维度设计竞争神经网络分类器,并对其进行训练;最后,利用训练好的神经网络分类器对雷达点迹进行聚类,对识别为杂波...     

伊犁地区边境线区域义务教育调研报告

边境线区域义务教育的发展是提高人民整体素质、提升边境地区劳动力素质和人力资本质量的一项重要工程,课题组考察了伊犁地区边境线区域义务教育发展的现状,总结了其取得的成绩,并进一步分析其发展中存在的问题,为今后工作的发展提出了建议。