一种无人机侦察能力评估模型

在无人机执行侦察任务的过程中,需要对携带传感器的无人机能力进行评估。对此,从生存性能、侦察性能和稳定性能等3个方面建立无人机侦察能力的评估指标体系,并提出一种基于熵权的组合赋权方法,将主客观信息进行融合,确定各项指标的权重,建立无人机侦察能力的评估模型。最后通过实例对该模型进行了验证。     

积分二次相位函数和傅里叶变换的多相码参数估计

针对传统时频方法对多相码信号参数估计计算量比较大的问题,提出一种新的多相码参数估计方法。首先利用积分二次相位函数(IQPF)估计信号的调频率,然后重新构造一个线性调频信号(LFM),通过解线调将多相码信号的调频率消除,最后计算解线调后信号的傅里叶变换(FFT)估计信号脊线间隔和载频,进而估计信号的码元宽度和重复周期。该方法不需要进行直角坐标和极坐标的变换且仅需一维搜索,可以大幅度减小计算量。仿真表明,可以用较小的计算量取得与RAT(Radon-Wigner Transformation)和RWT(Radon-Ambiguity Transformation)相当的估计精度。     

无源干扰对目标搜索雷达侦察效能影响的计算分析

为了提高目标搜索雷达在无源干扰条件下的侦察效能,以干扰箔条为例,在细致分析干扰作用机理的基础上,建立相应指标体系,分别计算了干扰箔条云与箔条压制性干扰对目标搜索雷达侦察效能的影响。研究结果对指导部队训练和进行电子干扰效能评估具有重要意义。     

基于复杂网络理论的C2组织结构

从复杂网络理论角度,构造出了C2组织结构的网络拓扑模型,并根据C2组织结构的网络特性提出了一个重要的统计特性——节点的重要度,说明节点与其他节点联系的紧密性和重要性,进而分析了C2组织结构网络中的各个统计参数在C2组织结构网络中所具有的现实意义,并基于某个作战想定构建出C2组织结构网络的动态演化过程,更深层次地分析C2组织结构的合理性和高效性,为优化C2组织结构奠定基础。     

基于粒子滤波技术的电机信号降噪方法

为了给电机故障诊断提供准确的诊断数据,提出了粒子滤波降噪方法。首先基于离散余弦变换建立电机信号的状态方程,状态变量即为离散余弦变换的各系数,此状态方程是一种非线性状态方程;在此基础上,基于粒子滤波方法对含噪测量信号进行状态估计,即可获得离散余弦变换的各系数,然后,通过对这些系数进行重构得到故障诊断所需的实际信号。最后,通过对实际数据进行降噪分析,结果表明所提方法是可行有效的。     

2013-2015年北斗空间信号测距误差的精度评估

基于武汉大学发布的精密星历,计算了2013年1月至2015年9月北斗广播星历的轨道、钟差和空间信号测距误差并对其进行了统计分析评估。结果表明：北斗卫星的径向精度总体上优于0.7m、法向优于1.4m,且无明显的长期变化趋势;在切向精度上,IGSO和MEO优于2.1m,GEO的切向精度已从14m左右提升至8m左右;北斗GEO、IGSO、MEO的钟差精度分别为6.3ns、4.7ns、4.3ns,所有卫星的钟差精度总体上优于6ns;所有卫星的空间信号误差SISRE精度总体上优于2m,从长期来看,MEO卫星的SISRE精度较为稳定;IGSO和GEO卫星的SISRE精度存在一定的波动。     

一种基于目标的雷达对抗侦察策略

传统的电子战接收系统的搜索方式主要针对参数完全未知的敌方信号,通过在频域、空域等各维度进行大范围的逐段重复搜索可在较长时间内获得较好的侦察效果,但不适合短时间内对特定目标群的搜索和验证。针对电子战接收机存在的盲目侦察接收、与作战目标结合不紧密等问题,提出了一种基于作战目标的侦察策略,能够智能引导超外差接收机进行搜索截获,有效提升了超外差接收机对重点目标的实时截获与准确识别能力。     

针对多振源密频及波动线谱主动控制的改进算法及试验

为了让船舶机械主动隔振装置在线谱频率波动和多振源密频耦合等实船复杂工况下,仍能取得良好的振动线谱主动控制效果,研究了以多通道窄带Fx-Newton算法为基础的改进算法,提出了窄带滤波相位失真的自适应补偿器,使控制算法对线谱频率波动具有高鲁棒性;研究了多参考信号Fx-Newton算法,从多振源分离提取互不相关的多参考信号...     

面向射频指纹识别的高效IQ卷积网络结构

现有应用于射频指纹识别的卷积网络对时序同相正交(in-phase and quadrature-phase, IQ)信号的处理都是将其简单视为图像进行的,存在识别准确率低和计算量大的问题。针对以上问题,提出了一种基于IQ相关特征的卷积神经网络结构。该网络分步提取了IQ相关特征及时域特征,通过自适应平均池化获得了各通道特征均值,并用单个全连接层进行分类。实验结果表明,较传统卷积网络结构,所提网络在多种场景下的识别准确率更高,并且计算量更小。     

虚拟阵列平移法解相干信号ESPRIT算法

目标方位估计(DOA)的众多算法中,ESPRIT是一种运算速度快、精度高的常用算法,但它不能解相干信号.提出一种基于虚拟阵列平移方法的解相干信号的ESPRIT算法,解决了常规ESPRIT算法不能解相干的问题,和解相干的空间平滑算法相比,不损失直线阵列的孔径,使M元直线阵可估计相干信号源数目达到M个.该方法适用于所有信号(非相干和相干信号)的目标方位估计.