狙击手必备的七大素质

狙击手之解读:"战场上的幽灵"、"冷面杀手"、"白色死神"等等听起来令人毛骨悚然的形容词都是用来形容狙击手的,他们的存在会在一场战役中起到至关重要的作用,有时甚至会决定一场战役的成败与否,那么一个狙击手除了有好的枪法,还应该具备哪些素质呢?     

基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。     

相参辐射源安全诱偏反辐射导弹研究

相参诱偏技术,相对目前广泛采用的非相参诱偏技术,理论上可将反辐射导弹诱偏至导弹杀伤半径外的安全区域,具有一定的应用前景,其实现难点主要在于相位差的控制。通过两点源反辐射导弹诱偏模型,得出相参辐射源安全诱偏反辐射导弹所需要的相位差,提出利用交互多模-概率数据关联滤波估计的方法对反辐射导弹的位置进行滤波估计以减少相位差误差。仿真试验表明,该方法能有效提高定位精度,减少相位差误差。     

MIMO雷达和组网雷达的CA2CFAR检测性能比较

多输入多输出(MIMO)雷达是近几年出现的一种新雷达技术,也是近几年雷达领域研究的重点。建立MIMO雷达的信号模型,明确给出MIMO雷达进行CA2CFAR检测的检测概率和虚警概率解析表达式,对组网雷达和MIMO雷达在均匀杂波背景下CA2CFAR检测性能进行了分析对比。仿真结果表明。MIMO雷达对类似噪声特性的复杂目标具有更好的检测性能。     

混合粒子滤波被动定位算法

为实现空中机动单站对运动目标的快速无源定位,提出了一种基于测向交叉定位方法的混合粒子滤波算法.针对粒子滤波初始化存在的问题,该算法从测向交叉定位方法得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系产生所需粒子,避免了粒子滤波产生粒子时的随机性,减少了高维情况下所需的粒子数目,降低了运算成本,提高了粒子滤波的实时性能.与粒...     

强磁场对Sn-3Ag-O.5Cu/Cu扩散偶界面金属间化合物生长的影响

研究了强磁场对Sn-3Ag-0.5Cu/Cu扩散偶界面金属间化合物生长的影响.结果表明:在强磁场作用下,Sn-3Ag-0.5Cu/Cu扩散偶在170 ℃时效过程中其界面金属间化合物的生长规律与无磁场作用时相同.但强磁场作用下界面金属间化合物的生长速率较无磁场作用时有所增加.通过比较正反向强磁场对界面金属间化合物生长的影...     

轻松制定保障计划

即将到来的春节被中国人视为新一年的开始。俗话说:"一年之计在于春"。近年来,随着保险知识的普及,人们已习惯在辞旧迎新的年末整理保险清单、核对保险信息等。这无疑是件很繁琐的事。那么,有没有省力的妙招,可以让消费者轻而易举地制定保障计划呢?请看--     

无人机辅助通信网络中基于强化学习的用户速率优化算法

无人机辅助地面蜂窝基站,形成混合的通信网络有望成为提升用户速率的一种重要手段。针对无人机辅助基站的通信网络,提出基于多臂赌博机的用户速率优化算法（multi-armed bandits-based rate optimization,MBRO）。先建立联合优化问题,再分别利用改进后K-means聚类算法和多臂赌博机算法求解。MBRO算法利用K-means聚类算法实现无人机的部署,并利用多臂赌博机算法完成信道分配和无人机的传输功率分配。仿真结果表明,相比于同类的基准算法,MBRO算法提高用户端速率。     

电磁核辐射对WSNs数据传输性能影响的分析

由于低传输时延和高带宽,射频(Radio Frequency,RF)信号广泛应用于无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点间的通信.然而,外界电磁或核辐射影响了基于RF的WSN通信.电磁或核辐射导致节点通信间歇性中断,将此类节点称为故障节点.故障节点可能能够正常感测环境,但会间歇性失去通信能力,这就形成动态的通信黑洞.为此,分析了故障节点对WSN的影响.推导了故障节点行为的数学模型,理论上分析了故障节点对网络能耗及数据包传递率的影响.仿真数据证实,故障节点的存在降低了网络性能.     

基于GM-PHD的低可观测编队目标跟踪方法

考虑到多编队在低可观测情况下存在的目标跟踪问题,提出了一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法的编队目标跟踪方法.该方法是在修剪融合过程中,先保留剪掉的高斯分量,再对这些分量进行状态外推,利用JS(Jensen-Shannon)散度判断下一时刻状态估计值与外推状态值是否相似,以判断结果体现目标丢失情况,使得真实目标不丢失,解决了低可观测情况下目标易漏检带来的跟踪性能下降问题.然后,利用编队目标的特点,结合密度聚类方法估计出编队整体的状态,避免因状态估计集合中状态值过多影响算法性能.最终,仿真实验结果表明,该方法可以在低可观测情况下有效跟踪编队目标,具有较好的跟踪性能.