机读护照的演变与发展初探

机读护照从上世纪80年代诞生,迄今已走过了20多年的历程,历经三代发展,国际标准更趋完备,防伪性能不断提高.二维条码技术与生物识别技术的引入成为机读护照不断推陈出新的关键因素.随着国际恐怖主义的蔓延和打击非法移民活动日益成为人们关注的焦点,证件防伪、机读护照的发展必将越来越受到研究界与移民管理界的重视.     

基于XML的结构设计方法在武器器材管理中的应用

提出了基于标准XML、简化XML的编码结构设计方法并用于武器器材管理。该方法可方便实现不同武器器材的二维条码和电子标签结构设计,具有通用性和兼容性,可消除因编码结构不同而导致的“信息孤岛”效应,具有良好的扩展性和灵活性。     

基于径向基函数神经网络的漏磁信号反演

采用径向基函数神经网络的方法对漏磁信号反演进行了研究,由实验数据和仿真数据获得样本,在网络训练的基础上,建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓图的网络映射,实现了缺陷二维轮廓图的漏磁反演,为漏磁定量化检测提供了一种可行的方法。     

一种高超声速飞行器组合导航新方法

针对传统INS/CNS/GNSS组合导航3个异质传感器进行信息融合主滤波器易发散以及高超声速飞行器的特性,设计了由惯导与卫星导航深组合构成子滤波器1、惯导与间接敏感地平天文导航构成子滤波器2的SINS/CNS/GNSS组合导航新方法;详细推导了基于联邦滤波的位置、速度、姿态组合算法的观测矩阵的具体形式,最后对系统进行了仿真.仿真结果表明,该方法实现了精度和可靠性的有效一致,位置、速度和姿态精度较高,而且滤波器比较稳定.     

六维力传感器静态解耦方法

在系统分析六维力传感器线性解耦基本原理的基础上,依据各向同性指标比较分析了基于克拉默法则和最小二来法线性解耦算法的优劣,建立了RBF神经网络非线性解耦模型.研究结果表明:与克拉默法则相比,最小二乘法得到的标定矩阵具有更优的各向同性;以径向基神经网络逼近广义力向量和输出电压之间的函数关系可大大减小六维力传感器的线性误差和维间耦合,其总体误差低于1％FS.     

用于目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法

提出了一种用于雷达目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法。该算法根据跟踪器的动态需求,以广义调频信号为样板波形自适应设计下一时刻的发射波形,其目的是使预测的目标跟踪均方误差最小化,并假定高信噪比条件,且目标跟踪运动模型和观测模型均为线性。利用与某一波形相对应的克拉美-罗下限(CRLB)以及卡尔曼滤波器,通过最小化预测的跟踪均方误差来实现广义调频波形的自适应设计。仿真结果表明:在信噪比相同的情况下,与使用固定参数、自适应参数的线性调频波形设计算法相比,所提出的算法能够获得更低的目标跟踪均方误差。     

对预警机跟踪系统的干扰效果分析

预警机在现代战争中发挥着重要作用,为了分析对预警机雷达跟踪系统的干扰效果,研究了预警机雷达的跟踪系统;建立了干扰条件下的跟踪系统模型,并对模型进行了仿真,得到了信干比与跟踪误差的定量关系.结果表明:随着信干比的降低,预警机的跟踪误差变大,不能对目标进行稳定跟踪.仿真结果为干扰效能分析和战术运用提供了依据.     

改进的斜投影极化滤波方法

针对脉冲体制雷达抗干扰的需求,综合利用卡尔曼滤波技术、斜投影极化滤波技术和时域对消技术,研究了一种改进的斜投影极化抗干扰方法．首先利用卡尔曼滤波技术估计干扰的极化状态参数,在目标极化状态未知的情况下求得斜投影算子,再利用求得的斜投影算子提取出干扰信号,然后利用时域对消技术将原始信号减去干扰信号即得到纯净的目标信号．仿真结果表明,卡尔曼滤波技术可快速准确地估计出于扰极化参数,改进的斜投影极化滤波方法可大幅度抑制干扰,并保持了目标信号的幅度和相位不变性．     

大攻角下基于卡尔曼滤波的大气参数修正算法

针对新一代航空飞行器在大攻角飞行时大气数据系统测量精度严重下降问题,提出了基于卡尔曼滤波的大气参数修正算法。该算法利用大气数据测量信息和惯性导航信息,基于飞行器力学方程构建卡尔曼滤波器,通过卡尔曼滤波的方法实现对大气参数的修正。仿真结果表明,经卡尔曼滤波修正后的大气参数能够有效消除大攻角下原始大气参数的剧烈波动性误差,并与真实大气参数吻合较好,有效的提高了大气数据系统在大攻角飞行状态下的测量精度和可靠性。     

基于二维云模型的复杂电磁环境下雷达作战能力仿真评估

复杂电磁环境对雷达作战能力影响存在不确定性,利用掌握的复杂电磁环境下雷达作战能力变化特点,建立基于二维云模型的云规则仿真模型,可以解决复杂电磁环境对雷达作战能力影响的模糊性和随机性问题,作出科学的评估。通过仿真算例,验证了模型的科学性与有效性。