基于二进制传感器网络的目标运动方向估计方法

介绍了方向估计二进制传感器网络(DE-BSN),提出基于统计学习解决目标运动方向估计的思路,并给出了使用线性判别分析法(LDA)和支持向量机算法(SVM)的估计方案。仿真分析了在不同传感器节点密度时上述算法的精度、和在节点出现错误的情况下算法对目标方向估计的可靠性。实验结果表明上述算法均可实现高精度的目标方向估计,并都具有一定的鲁棒性,各自的优势分别在于:LDA的计算复杂度较小,而SVM的估计误差较小。     

MIMO雷达的MUSIC算法应用

不需要额外的去相干处理,MIMO雷达可直接对相干信号源利用MUSIC算法测向。研究MIMO雷达应用MUSIC算法的成功概率问题,给出了接收子阵均匀配置和非均匀配置情况下MUSIC算法成功率的解析表达式。数值仿真表明:高信噪比条件下,MIMO雷达的MUSIC算法成功率优于多输入单输出和相控阵雷达;子阵均匀配置MIMO雷达的MUSIC算法成功率优于非均匀配置,且当子阵均匀配置时,子阵数目越多,MUSIC算法成功率越高,当子阵非均匀配置时,各阵元数均匀程度越好,其应用MUSIC算法的成功概率越高。     

一种强干扰下均匀圆阵弱信号测向新方法

为了解决强干扰背景下常规空间谱估计算法对弱信号不能正确测向的问题,基于均匀圆形阵列(UCA),提出了一种扩展噪声子空间弱信号波达方向(DOA)估计算法。首先将强干扰方向向量并入噪声子空间形成扩展噪声子空间,然后构造波束函数和新的方向向量进行谱峰搜索。本算法能有效抑制强干扰的影响,对弱信号方向进行正确估计。最后计算机仿真实验验证了本算法的有效性和正确性。     

玫瑰扫描型导引头目标定位技术研究

针对玫瑰扫描型导引头形心计算偏差的问题,在阐述玫瑰扫描原理及参数的基础上,建立了目标识别模型,着重研究了目标精确定位技术,得到了新的目标形心计算方法,有利于在工程中选取合适的导引头战术参数。     

炮兵雷达组网校射评估系统的设计与实现

针对多部雷达保障校正射击时各个雷达获得的数据精度不高、数据传输自动化程度低、炸点坐标缺乏数据融合等问题,采用VC＋＋和SQLServer为软件开发平台,设计并实现了炮兵雷达组网校射评估系统。讨论了系统的基本组成和软件结构。同时根据最小方差原则,按照各雷达的精度分配权值,设计了多雷达组网对炸点测量数据最优融合估计的数据融合算法。通过实弹射击保障应用表明,该系统提高了雷达对炸点数据测量的精度及炮兵指挥自动化能力。     

多平台目标定位误差估计技术研究

目标定位的目的之一是为了对目标发起攻击,而定位误差直接影响到武器的打击效果,如制导武器的发现概率和命中概率.为了及时、准确地把握目标定位误差的大小及分布,为控制/导引制导武器提供依据,给出了目标定位误差估计模型,并在实验室仿真环境下对所提出的定位误差估计技术进行了仿真验证,验证结果表明了误差估计算法的适应性、有效性.     

基于离散模糊动态贝叶斯网络的空战威胁估计

对空战中目标的各个特征因素进行了分析,建立了空战目标威胁估计的离散模糊动态贝叶斯网络模型,并利用离散动态贝叶斯网络的直接推理算法进行了仿真计算.仿真结果表明,该方法得到的推理结果与理论分析完全一致,而且能够将各种并不显著的特征因素进行综合,使得各个特征因素间及不同时间片的同一特征因素相互修正补充.为空战威胁估计提供了一种有效而准确的方法.     

贝叶斯参数估计在雷区范围估计中的应用

提出了以发现水雷位置信息为抽样点,在给定估计误差的条件下,使用贝叶斯参数估计方法进行雷区范围估计的思路。详细讨论了水雷服从均匀分布时使用贝叶斯参数估计方法估计雷区范围的问题,给出了相关公式的推导过程,并设法解决仿真中存在的中间数值过大的问题。仿真结果均在允许误差范围之内,这验证了算法的可行性。     

独立分量分析在MIMO OFDM系统信道盲估计中的应用

研究了MIMO—OFDM系统基于独立分量分析（Independent Component Analysis）的盲信道估计算法,提出了改进的ICA—only算法。该算法将ICA算法应用到各个子载波,将ICA算法所固有的排列和幅值上的模糊性通过发射端的线性编码来消除,实验结果表明,该算法能很好地估计出信道参数。     

基于贝叶斯网络的威胁识别

根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法.分析了使用贝叶斯网络进行威胁估计表示问题,提出了构建贝叶斯网络进行威胁估计的步骤.最后,给出一个具体的实例,演示了使用贝叶斯网络进行威胁识别的过程,实现了战场态势中蓝方机群对红方战术意图的提前预测.