二维相关的G0分布雷达杂波仿真

G0分布模型可实现对不同均匀度雷达杂波的较好拟合,二维相关G0分布雷达杂波的精确仿真对雷达系统设计和性能评估具有重要意义。在利用分段多项式拟合的方法近似表示非线性变换的基础上,将二维相关的高斯随机过程作为输入,提出了基于无记忆非线性变换的二维相关G0分布雷达杂波仿真方法。更进一步,为了实现对杂波幅度与相关性的独立控制,并仿真具有同相和正交分量的相参雷达杂波,推导了单视条件下G0分布模型的球不变随机过程特征函数表达式,提出了基于球不变随机过程的仿真方法。仿真结果表明,这两种方法均能够仿真产生满足幅度和相关性要求的二维相关G0分布雷达杂波。     

建立管控体系,推进子公司自主发展

<正>一、母子公司管控体系建立的背景近些年来,武船围绕有限相关多元化和"三大板块"、"六大产业"的发展战略,整合资源,初步建立了以资产为联结纽带的母子公司管理体制。管理体制的变革必然要以全新的管理机制与之相适应。建立母子公司体制后,改变工厂制条件下的运营机制,建立适应母子公司体制要求的集团化运营机制成为公司的迫切需求。母子公司管控问题一直是困扰许多大企业集团的难题,在管控过程中经常会出现三种情形:第一类是由于     

生命拔节,在5374米极地高原

正海拔5374米的空军甘巴拉雷达站,纯净、圣洁、高远。年轻的大学生士兵刘洋和张建,跨越干山万水,怀揣着绿色的梦想来到了这里。经历灵魂的洗礼,身体的磨砺,乃至生命的考验,他们真真切切地懂得了家国的含义,懂得了肩头的责任,也让我们听到了生命在极地拔节的声音。2014年的夏天,对于甘巴拉雷站休整点来说是一个收获的季节。伴随着各种蔬菜瓜果的成熟,年轻的雷达技师刘洋和标图员张建同样感到了内心满满的相盈和充实。     

惯导信息辅助的匹配模板校正方法

面向飞行器对地面目标的匹配系统应用,提出一种惯导信息辅助的模板校正方法.根据目标位置以及摄像机位姿信息,建立目标透视成像模型以及不同摄像机位姿下的模板校正方程;通过分析目标任意点与形心的景深关系,对校正方程进行转化并给出完整的模板校正算法.最后通过基于视景仿真技术搭建的目标模拟平台,截取不同摄像机位姿下的目标成像,并与...     

GPS信号P码直接捕获方法

GPS系统中P码主要用于提供精密定位服务。为保证扩频信号具有更高的扩频增益、更强的抗模仿和抗欺骗能力,必须实现P码的直接捕获。同时,对P码这种超长伪码捕获技术研究对于扩频系统信息安全保密传输具有重要的意义。针对传统的P码直捕方法消耗资源大捕获时间长的问题,采用了一种基于XFAST短相关并行捕获的方法,并在Matlab平...     

一种运动自适应去隔行中值滤波算法

在分析了现有各种去隔行算法的基础上,提出一种基于边缘的中值去隔行运动自适应算法。对运动部分,采用在最大相关性方向上进行中值滤波。实验证明,算法充分利用了图像时间和空间上的信息,有效克服了传统算法去隔行后图像边缘不够平滑,出现锯齿,对噪声敏感的不足,该算法占用硬件资源少,运算复杂度低,易于硬件实现。     

基于高阶累积量的滑动加窗参数型多径时延估计

针对传统方法不适合估计多径时延和难以抑制相关高斯噪声,构造了基于高级累积量的滑动加窗参数估计模型。该模型利用高阶累积量抑制高斯噪声,应用滑动窗充分利用采集数据。通过理论分析和仿真实验表明,该方法能够准确地估计时延,有效地抑制干扰和相关噪声的影响,且在性能估计方面,优于传统基于相关的方法。     

资讯

通信卫星实验取得开门红航天科技集团五院通信卫星事业部圆满完成了鑫诺五号、巴基斯坦卫星等相关项目试验,取得通信卫星大型试验开门红,为两颗卫星按时出厂和发射奠定了坚实基础,也为后续卫星大型试验积累了可借鉴的新技术和新方法。鑫诺五号卫星相     

基于自适应阈值的提升小波包漏磁信号去噪研究

为了更好地实现对原始漏磁信号噪声的抑制,针对硬阈值函数和软阈值函数中存在的问题,提出一种自适应阈值选择方法,研究了基于该方法的提升小波包降噪算法。采用小波包和提升小波包,分别在硬阈值、软阈值和自适应阈值处理函数下,对含噪信号进行降噪效果的分析和比较,并给出了漏磁信号在自适应提升小波包算法下的降噪效果。仿真结果表明：该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,在保留原始漏磁信号有效成分的同时,能更好地去除噪声。     

小样本装备软件成本估算相关向量机建模

针对装备软件成本估算时面临的历史数据少的小样本难题,提出把机器学习理论运用到装备软件成本估算研究领域,构建了基于相关向量机的小样本装备软件成本估算模型,采用COCOMO模型数据库中的数据对所构建模型进行训练和验证。为进一步验证所构建模型的合理性,在机器学习领域分别运用支持向量机模型和神经网络模型对相同数据进行估算,实验结果证明了基于相关向量机估算模型在小样本装备软件成本估算时比其他两种模型更精确。