基于时延的宽带LFM信号DOA估计算法

针对常用宽带LFM信号DOA估计算法采样数据量大、运算量大的特点,提出了一种基于时延的宽带LFM信号DOA估计算法。先把阵元接收到的信号变换到频域,而后用极值频率点进行时延估计,并对各极值频率点的时延估计值进行加权平均,进而估计出宽带LFM信号的来波方位。仿真验证了该算法的合理性和有效性。     

基于四阶累积量的双基地MIMO雷达收发角度估计

提出了一种基于四阶累积量的双基地MIMO雷达收发角度估计算法。在接收端,通过分别构造单阵元和双阵元的四阶累积量矩阵,采用基于四阶累积量的MUSIC算法和ESPRIT算法分别估计出目标的离开方向(DOD)和波达方向(DOA),并且DOD和DOA自动配对。该算法将二维参数的估计问题转化为两个一维形式,不需要二维谱峰搜索,在保证二维方位角估计性能的基础上,降低了运算量。利用四阶累积量有效地扩展了阵列孔径,并且适用于任意加性高斯噪声环境。仿真结果验证了算法的有效性。     

火箭发动机应储数量的研究

火箭发动机应储数量的确定是其维修保养工作中的一个重要问题。在满足一定精度的前提下,以可靠性评估为中心研究寿命服从逆威布尔分布的火箭发动机的应储数量问题。在具有二项移走的逐步增加I型区间截尾模型下(被随机移走的产品数目服从二项分布),采取不同方案给出决定火箭发动机寿命的关键性参数的可靠性估计,据此确定其应储数量。最后,通过随机模拟方法给出在一定精度指标下火箭发动机的应储数量。     

全球格局调整下的亚太安全——美国战略东移对中国的冲击是什么

谈美国的战略东移,离不开对美国,的几点基本估计：一、我认为美国并没有衰落,。上匕只是实力的相对下降,在未来20一30年之内仍将是唯一超级大国,这就是说我们还必须长期面对这个视我为对手的超级大国,不管我们愿意不愿意都是如此;     

频率估计的多段异频等长信号相位积累算法

为提高信号频率估计精度和扩展已有方法的适用范围,提出一种基于相位积累的多段异频等长信号的频率估计算法。首先生成异频分析参数矩阵,克服分段信号频率不等问题;其次设计相位差补偿因子,克服分段信号相位不连续问题;最后搜索相位累积频谱最大值,获得信号频率估计值。为验证算法的正确性,给出了相应的数学推导证明。仿真实验结果表明,该算法具有较好的频率估计精度,频率估计误差约为现有方法的1/2,较为接近克拉美罗下限。     

基于推理的体系对抗条件下空袭目标优选方法

针对体系对抗条件下空袭目标选择缺乏不确定多要素分析能力和足够的自主推理能力,研究了空袭体系的基本作战样式,根据智能决策模拟系统需求,结合决策行为产生机理,建立基于区间数的综合推理模型,给出空袭目标优选规则,提出基于推理的体系对抗条件下空袭目标优选方法,最后给出一个仿真实例。实例结果表明,该方法可作为体系对抗条件下作战仿真系统的重要组成部分,为军事指挥员提供辅助决策支持。     

鱼雷航向估计模型的可信性

悬浮式深弹拦截鱼雷是大型水面舰艇水下防护作战的一种重要形式,其中估计来袭鱼雷的航向是实施拦截的关键。针对鱼雷航向的估计问题,引用基于相遇三角形原理的来袭鱼雷航向估计模型,分析了来袭鱼雷的可能航向角范围。采用数字仿真和仿真模型置信度的决策分析方法,对模型的可信性及其决策风险进行了量化分析。结果表明,该鱼雷航向估计模型可信,可为悬浮式深弹拦截鱼雷的作战训练、战法研讨及其仿真研究提供参考。     

编队辐射源威胁估计研究

针对编队辐射源威胁估计结果在用途上的不同要求,以编队辐射源识别过程为依据,提出了便于编队指挥员把握战场电磁态势的宏观辐射源威胁等级划分方法,并以此为基础,利用多属性决策理论研究了微观编队辐射源威胁系数的计算方法,并以编队电子对抗中的融合识别为例给出了仿真实例。实例表明,该方法可实现编队辐射源威胁估计结果在宏观与微观使用上的统一。     

基于菱形模板的摄像机标定方法

在传统的基于平面模板的摄像机标定算法和基于3个非线性点在特定运动下的标定算法的基础上,提出了一种基于菱形模板的摄像机标定算法,本算法只需要知道菱形的一个夹角就能标定出摄像机的内参数矩阵。弥补了传统算法在标定时需要知道特征点世界坐标的不足,减少了制定模板世界坐标带来的误差;同时本算法不需要菱形特征点做任何运动,避免了旋转特征点带来的人为误差。该算法的标定精度仅取决于特征点检测的精度,实验结果验证了该文算法的有效性。     

基于目标威胁规则的雷达情报按需分发

针对预警监视网络中信息过载的问题,为了提高情报分发的效率,提出了基于目标威胁规则的情报按需分发方法。依据目标特征以及保卫对象,利用模糊综合决策和层次分析法估计目标威胁值,在此基础上,通过设定阈值过滤,并与用户作战需求模型动态匹配,最终将所得到的目标情报信息分发给特定情报用户。仿真表明,该方法能够有效地实现情报的按需分发。