机动目标模型的研究进展

回顾了近年来机动目标模型的研究与发展;重点分析讨论了Singer模型、"当前"统计模型、自适应当前输入统计模型、Jerk模型及坐标转弯模型的优缺点,指出了各个模型的局限性,并得出有意义的结论;最后指出了机动目标模型研究的难点及未来的研究方向.     

DS/FH信号跟踪的频率相位修正技术

直序/跳频(direct sequence/frequency hopping, DS/FH)扩频信号的跟踪受到多普勒效应和电离层效应的严重影响,使其难以应用于卫星导航的抗干扰领域。为了解决该问题,提出将递归最小二乘滤波修正的方法应用在DS/FH信号跟踪上。将处于不同通道中心频率的多普勒频率估计转化到DS/FH信号的整体中心频率进行并滤波,在频率捷变时对载波数控振荡器进行修正。根据对频率跳变前后载波相位和码相位突变的观察,实时估计电离层的电子密度,在频率捷变时修正载波相位和码相位。仿真实验证明,所提方法能够有效地消除DS/FH信号跟踪中的频率相位不连续问题,其跟踪精度与直序扩频信号度基本是相同量级。     

发射波束域MIMO-STAP雷达发射接收联合设计方法

研究了信号相关杂波背景下机载多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题,建立了机载MIMO雷达发射波束域空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)信号模型。为了提升杂波环境下目标的检测性能,通过最大化输出信干噪比构建了发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题;然后,设计了一种新的基于优化最小化(majorization-minimization,MM)框架的迭代优化算法来解决联合设计问题。该算法通过合理寻找目标函数的下界可以有效提升算法的收敛速度并降低算法的运行时间。此外,与传统的相控阵雷达和MIMO雷达相比,优化后的发射波束形成和接收滤波器可以显著提升输出信干噪比,仿真实验验证了所提方法的有效性。     

编队式自主水下航行器无碰协调控制技术研究

针对自主水下航行器(AUV)编队式航行中存在智能体间相互碰撞的危险,提出一种自主水下航行器的无碰协调控制技术,包含了编队协调控制和无碰策略等多种基本行为的融合.在编队控制中运用基于级联方法的路径跟踪控制技术和参数一致性的协同控制方法,保证了跟踪误差的渐近稳定,采用HRVO算法的无碰避障策略,使得AUV可以同时避开一般障...     

预处理方法在全速度流场数值模拟中的应用

基于预处理方法,采用有限差分方法,LU-SGS隐式求解了二维可压Navier-Stokes方程,数值模拟了无粘突包、粘性空腔、化学非平衡流场,并与试验结果进行了对比。计算结果表明,所采用的数值模拟方法能够求解低速及亚、跨、超全速度流场和化学非平衡流场,所采用的预处理方法在亚声速范围内保持数值精度的前提下,加速了收敛。     

基于ANSOFT的叶片式MRF减振器磁路仿真

介绍了一种基于传统叶片式液压减振器设计的叶片式磁流变液(MRF)减振器的结构和磁路设计,利用Ansoft工程电磁场有限元分析软件对叶片式MRF减振器的磁路进行了分析。通过深入分析该型减振器的磁场分布,为减振器的磁路设计提供参考。     

海上突发事件相关问题研究

处置海上突发事件是公安边防海警部队(以下简称海警部队)的主要任务之一.针时海上突发事件情况紧急、复杂、参战力量多元的特点及对海警部队处置行动的要求,应采取加强法律法规建设、建立快速反应机制、加强针对性训练以及和有关执法部门协同配合等措施,不断提高海警部队处置突发事件的能力.     

子弹散布中心正态总体分布参数的融合估计

对带有均匀抛撒子弹头的常规导弹的命中精度评定 ,其关键在于子弹散布中心分布参数的准确估计。通常的方法由每次试验的子弹落点数据获得一个子弹散布中心 ,再由少数的几个散布中心数据、运用经典的统计方法求散布中心的正态总体分布参数 ,其不足之处在于小样本条件下采伪的概率很高。考虑到子弹散布中心只是子弹落点数据的一阶矩 ,并不能充分表达子弹落点数据所蕴含的信息量 ,而子弹落点个数远远大于导弹试验的次数 ,子弹落点所蕴含的信息比子弹散布中心所蕴含的信息要丰富得多。鉴于此 ,研究了一种子弹散布中心总体分布参数融合估计的新方法     

从卫星SAR海洋图像中检测船目标

船在卫星ＳＡＲ海洋图像中一般是以亮点的形式出现。本文先简要地介绍了船目标在卫星ＳＡＲ海洋图像中的成像原理，在此基础上介绍了三种检测船目标的方法——窗口滤波方法、自适应阈值法、概率密度函数法，并运用实际的卫星ＳＡＲ海洋图像对这三种算法进行了测试。测试结果表明，后两种方法效果比较好。     

显示界面复杂目标辨认研究

为了使作战人员更快速地辨认武器系统显示界面目标,研究人对不同复杂程度及大小的目标符号辨认情况,为武器系统显示界面的目标编码设计提供依据。提出目标符号复杂度的定义,建立复杂度计算公式,对符号的复杂程度进行量化。通过测定被试完成搜寻特定目标的时间,建立反应时间和符号复杂度与大小、高复杂度目标数量与大小的线性回归模型。提取被试辨认不同复杂度目标的脑电信号,分析脑负荷。结果表明符号复杂度越低或尺寸越大,目标越容易辨认;当大小一定时,人对复杂度3以下的目标辨认情况较好,对复杂度3以上的目标辨认绩效明显下降;脑负荷随着目标复杂度的增大而增大。结论为武器系统显示界面的符号复杂度应设计在3以下,高复杂度目标符号使用时应合理调整其大小。