基于事件序列的作战过程描述方法

基于事件序列的描述方法是作战过程描述的一条重要途径.首先,采用形式化方法分析事件序列的基本概念,在此基础上给出了事件序列清晰直观的图元化表示.然后,研究提出了基于事件序列的作战过程描述方法的基本思想--形式化和图元化相结合描述作战过程,并给出了具体操作步骤.最后,假想一个简单案例,采用提出的方法对其作战过程进行了描述,示例说明了所提出方法的有效性.     

基于SysML的作战行动序列建模方法

为了达到组织目标和任务使命,必须建立一系列彼此相互关联的、具有层次结构的活动和过程之间的关系.要实现对组织的有效管理,核心就在于通过计划建模和控制系统来协调这些关系.在介绍与分析SysML语言特点的基础上,建立了作战行动序列(COA,Course of Action)的形式化定义,提出了基于SysML的作战行动序列建模方法,并给出了应用实例.应用该建模方法,有利于提高作战行动计划的适应性和开放性.     

基于FPGA的雷达脉冲压缩处理器设计

FPGA和DSP技术在数字脉冲压缩系统中已得到广泛应用,但采用DSP芯片运算量大,设备复杂,成本高.提出了一种基于FPGA的适用于中小压缩比情况的数字脉冲压缩处理器的设计方案,能够实现M序列码和线性调频等多种信号的脉冲压缩,仿真结果表明,该处理器具有使用灵活、便于功能扩展和成本低的特点.     

J-M模型改进与可靠性预测研究

软件可靠性J-M预计模型对可靠性测试数据的假设要求比较严格,与实际情况不太符合。针对可靠性测试中各种因素的影响,适当修改了排除错误的条件假设,使得模型的适用性更强。对J-M模型用迭代法确定了参数的估计值,结合1组可靠性测试数据,得到可靠性预测结果。     

量测误差的时间序列分析方法

针对工程实践中实际量测误差大多并非纯白噪声特点,运用概率统计学的一个分支——时间序列分析中提供的动态数据处理的方法,采用多种的参数估计算法来对量测误差进行拟合和仿真,给出了实验室仿真过程中需叠加的量测误差的新生成办法。所用方法可以推广到对其它数据序列的处理。     

基于粒子群优化的稀疏序列Bayes反卷积方法研究

在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置.应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的.运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同时降低了计算量.实际应用表明,该方法是有效的.     

多维AR(p)模型在预报舰船运动中的应用

在舰空导弹武器系统的实战中,能够实时预报舰船的运动状态非常必要。给出了利用多维AR(p)模型对舰船运动参数进行预报及修正的方法。     

基于模糊时间序列的时变动态系统模糊建模

要想建立结构不确定、参数时变的动态系统的模型是很困难的。改进了Song Chisson的模糊时间序列方法,并成功应用于时变动态系统的辨识与建模和自适应控制。仿真结果表明该方法计算量小,实时性好,能很快地跟踪系统的变化。     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。     

基于码相扩展的TTCM直序扩频系统研究

提出了一种基于码相扩展扩频信号集上的TTCM直接序列扩频系统方案,通过将Turbo编码与扩频映射相结合,使得信号之间的最小欧氏距离增加,从而在不增加发射功率、不减小信息速率、不改变调制方式的前提下提高了系统的误码率性能.仿真结果表明,基于码相扩展的TTCM直序扩频系统可以比单纯直序扩频多获得1～3dB的编码增益,同时对载波初相估计误差和相位噪声的敏感程度并不增加.