基于相关性的OFDM盲识别与参数估计方法

针对非协作通信领域OFDM信号识别难的问题,提出一种基于信号循环前缀相关性的盲识别和时域参数估计算法。通过对OFDM信号循环自相关函数进行分析,在时域上求出延时自相关运算函数的波形,利用循环前缀的相关波峰的特性,以区别OFDM信号和单载波信号,实现对OFDM信号的盲识别。在此基础上,通过采用多个OFDM信号构造循环前缀相关性的累加函数所形成的波峰完成对符号和循环前缀长度等参数的估计。     

基于径向基函数的装备仿真数据分析方法研究

通过作战模拟技术预测战争损耗,预测精度在很大程度上依赖于模型输入参数的精度,如何解决可靠的作战模拟输入参数来源问题,成为决定战损率预估,乃至效能分析及作战模拟效果的关键。提出了基于径向基函数的装备仿真数据分析技术,研究了将装备仿真产生的大量数据进行分析的方法,并结合实例验证了方法的精度和有效性。该方法同样适用于历史战例、演习和训练等数据的处理。     

泵喷宽带非定常激振力预报与参数分析

为预报泵喷推进器转子与湍流互作用宽频非定常激振力,在Sears函数的基础上,考虑随机湍流波的影响,推导了螺旋桨宽频非定常激振力预报公式,并与实验值对比验证了该公式。进一步考虑泵喷推进器转子工作在前导叶尾流场的情况,通过Gauss尾流模型建立叶片尾流湍流波数谱,通过经验公式计算叶片尾流场参数。推导得到泵喷推进器转子宽频非定常激振力预报公式,通过公式计算得到的宽频非定常激振力与数值计算结果相近。分析了流场参数的变化对推进器转子宽频辐射噪声预报结果的影响。研究得到,湍流强度只影响宽频非定常激振力预报结果的幅值,湍流积分尺度对幅值和频谱形状都有较大的影响。     

空中目标威胁的ABC-RVM评估方法

为改善防空作战中对空中目标威胁的判断决策能力,提出了一种基于蜂群（ABC）算法和相关向量机（RVM）的空中目标威胁评估方法。从防空作战的实际出发,依据数理统计分析构建空中目标威胁指标体系;采用ABC算法优化多核RVM的相关参数,构建空中目标威胁评估模型。仿真分析表明,该方法是一种精度较高的空中目标威胁评估方法,在各项精度指标上均优于单一Gauss核或单一Sigmoid核的RVM方法,从而证实它的有效性和可行性。     

基于RBF神经网络的导弹自动驾驶仪故障诊断

系统地分析了某型导弹自动驾驶仪的结构功能,在此基础上提出了采用RBF(径向基函数)神经网络对自动驾驶仪进行故障诊断的方法;提出了用Gauss(高斯)函数对获取的数据进行归一化处理的方法,再用处理后的数据训练RBF神经网络。实验结果表明,训练后的神经网络能快速、准确地诊断自动驾驶仪的故障,为自动驾驶仪的故障诊断提出了一种新的方法。     

评定舰炮武器系统可靠性指标MTBF的Bayes方法

为解决目前舰炮武器系统可靠性试验时间长、样本量小、双方风险高的实际问题,提出了基于验前信息评定舰炮武器系统可靠性MTBF的Bayes方法,充分挖掘了验前信息资源,有效缩短了试验时间,经仿真计算表明,在同等现场试验条件下,采用该方法可大幅降低可靠性试验双方风险。     

三角域上带多个形状参数的二次Bézier曲面片

对于三角域上二次Bézier曲面的形状调整问题,给出了带6个形状参数的拟二次Bernstein基函数。分析了该组基函数的性质,并由此组基函数定义了三角域上带形状参数的二次Bézier曲面片,该曲面片不仅具有三角域上二次Bézier曲面片的性质,而且在控制网格保持不变的条件下,具有形状可调性。形状参数具有明确的几何意义。实例表明：构造的曲面为几何造型中的曲面设计提供了有效的方法。     

基于加权网络模型的指挥节点重要度评估方法

指挥节点重要度评估是研究指挥网络可靠性和抗毁性的重要内容。通过定义加权网络节点重要度贡献矩阵,提出了一种利用节点重要度评价矩阵确定加权网络关键节点的相对重要度的方法,该方法能充分考虑节点的位置信息、邻接节点的重要度贡献关系;结合作战任务对社区的依赖度,设计了节点全局重要度评估算法,并利用该算法对典型网络节点重要度进行了分析,结果表明算法有效、可行。     

海上对空数据链越区切换判决函数设计

针对飞机平台对空数据链越区切换问题,对影响因素进行分析后,提出了一种基于飞机平台与数据链主控站点位置、数据链通信频率以及网络成员数量三个参数的网络优选函数。同时,考虑其参数的边界条件,得到了网络切换判决函数组。通过模拟仿真,表明了通过该判决函数组可以实现飞机平台在数据链越区切换过程中选择最优网络并入。