近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰自适应模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation, ACM)技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高链路的数据吞吐量。提出近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据链路预算的信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

针对不同视场辅助信标的无人机目标定位方法

针对无人机在单站测角测距的目标定位过程中受无人机姿态角误差影响较大的问题,提出一种对辅助信标进行探测并与惯性传感器相结合的无人机姿态求解方法。建立基于容积卡尔曼滤波的惯性传感器姿态求解模型,采用梯度下降法对基于辅助信标的无人机位姿参数进行求解,并综合它们的结果对无人机的姿态偏差进行估计和校正,最后完成了不同视场条件下的目标定位和仿真计算。结果表明,所提方法对无人机目标定位精度有明显提高。     

基于模糊随机贝叶斯网络的意图估计方法

意图估计是数据融合五级模型中态势评估的重要研究内容。意图估计结果的稳定性对于辅助战场决策具有重要意义,在分析了影响意图识别结果稳健性的基础上,将模糊随机贝叶斯网络应用于战场目标的意图分析。在研究了战场环境下网络结点构造及推理方法的基础上,结合具体场景给出示例并进行了仿真验证。     

基于活动环路的作战网络节点重要度评估方法

在原有研究的基础上,将作战活动和作战活动间的关联关系抽象成作战网络模型,对复杂作战网络节点重要度进行更细化的评估。在利用环介数指标评估的基础上分析了节点间的依赖关系,考量了作战活动环路的大小,定义了影响作战活动效能的影响因子。还分析了OODA环的节点重要度,证明考虑依赖关系和影响因子的作战网络节点重要度评估更为精确。通过与其他的评估方法比较分析,证明了该方法具有更高的区分度,适用于评价作战网络。     

战场数据融合仿真系统设计与实现

介绍了一种战场数据融合仿真系统的设计与实现方法。该系统由场景设定、信号产生、融合跟踪处理、目标识别、态势与威胁估计与数据库支持等功能子系统组成,模拟了数据融合的整个信息处理流程,包括:主动探测雷达、雷达侦察设备、通信侦察设备和敌我识别器获取敌我目标观测信息、利用多传感器跟踪数据对目标进行融合跟踪、提取辐射源电磁信息特征对敌方目标识别,进而形成态势与威胁估计。最终在Visual C#开发平台上利用MapX和ORACLE开发了战场数据融合仿真系统,并成功应用于实际系统中,取得了较好的效果。     

基于时频分析的到达角估计方法比较

提出了一种基于模式编码进行宽带信号到达角估计的方法。该方法通过广义回归神经网络(GRNN)对信号的线性时频协方差矩阵进行分类来实现。介绍了网络结构,数据仿真和应用于高频地波雷达目标定向的实际效果。特别介绍了通过窄带信号数据训练网络然后应用于宽带信号的训练方法,适于宽带训练数据难以获得的情形。仿真和实测数据的分析结果显示该估计方法能适应阵列的误差模式且鲁棒性好,在较低信噪比时能够给出正确估计。     

极化域-空域联合估计在反辐射导弹抗诱偏中的应用研究

提出了将极化阵列应用到反辐射导引头上,导引头利用目标与诱饵的极化差异,采用极化域-空域联合估计方法抗诱偏。首先,利用波达方向矩阵法,估算出雷达与诱饵的空间二维到达角和极化参数,将估算出来的二维到达角信息为反辐射导引头提供导引,极化参数用来鉴别雷达与诱饵,从而达到抗诱偏的目的。然后,结合导弹运动方程及导引方程对反辐射导弹抗三点源诱偏进行了全弹道数字仿真,并且采用Monte-Carlo方法对全弹道仿真进行了多次实验,仿真结果证明了将极化域-空域联合估计应用于反辐射导引头抗诱偏的可行性。     

四元数的实矩阵表示

四元数代数在计算机图形学、现代物理学、卫星的姿态表示等领域中都扮演着重要角色,从数学角度对四元数进行彻底研究是有价值的,但是,由于不可交换性,四元数并不像人们期望的那样易于掌握。处理四元数的方法之一是把它们等同为实数矩阵,其中各位置上的元素当然是可交换的。这样的"等同"实际上是从四元数代数到Rn×n的代数嵌入。研究了从四元数代数到Rn×n的代数嵌入问题,给出了把虚单位映成带符号置换矩阵条件下的所有可能的代数嵌入。我们用的方法是去考虑四元数代数生成元(即虚单位)的象。我们考察这些象的性质并确定有哪些实数矩阵满足它们。然后,我们运用群作用的语言化简了问题。我们得到的结论是有趣的:决定着嵌入的那些关键性的矩阵对是由的实数矩阵对构成的。而这样的矩阵对本质上只有两对。