新混合智能计算法在 UCAV 航路规划中的应用

无人作战飞机(UCAV)出航执行对地攻击(或侦察)任务,若事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,就飞行航路进行整体规划设计,则可以综合减小被敌方发现和反击的可能性,最大限度地降低耗油量,从而显著提高其执行任务的成功率.在对进化算法研究的基础上.将用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法加以改进,引入优秀个体保护法和模拟退火的策略思想,借以克服进化算法固有的易陷于局部最优的早熟现象,然后运用于UCAV的航路规划.实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,寻优效果明显优于常规进化算法,规划出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的综合需要.     

FPGA的可调参数白噪声与高斯白噪声生成器

提出了一种基于FPGA硬件的,强度、带宽均可调的白噪声和高斯白噪声生成器,给出了设计的总体框图和设计中的一些要点,阐述了主要部分的原理和理论推导.这种噪声生成器与传统数字电路所组成的噪声生成器相比,采用了新型的FPGA器件,通过利用其中的一些既有功能大大降低了设计的难度,提高了电路调试的灵活性,可用于多种环境下的通信系统测试.     

AVS解码中插值算法的硬件实现

在AVS标准中的插值算法采用分像素提高视频解码的清晰度,也是解码端主要的访存和计算瓶颈.为了得到分像素位置的像素值,需要参考其周围相邻的像素值;针对亮度和色度插值设计了一种基于流水线的并行架构,计算出不同位置上的分像素值,提高了解码系统的运算速度,与其他设计完成的解码器模块配合,在FPGA上实现AVS高清实时解码.     

空间目标RCS序列的R/S分析

RCS包含了目标丰富的信息.分析了空间目标RCS序列产生混沌的机理,并非线性理论中的功率谱法引入空间目标RCS序列的分析中,用重整标度分析法(R/S)分析了空间目标RCS序列的混沌特性,仿真结果表明,与旋转目标相比,三轴稳定目标RCS序列较复杂和不规则,这与实际分析的情况相符合,证明了该方法的有效性.     

As-IPDA算法的天波超视距雷达目标跟踪研究

天波超视距雷达(OTHR)具有低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战.针对OTHR在低检测概率下跟踪目标存在失跟率高的问题,将As-IPDA算法应用到OTHR目标跟踪中,通过大量的仿真实例验证了As-IPDA算法在超视距雷达目标跟踪应用中的可行性,并分析了平滑步长、航迹存在性转移参数、目标检测概率对算法性能的影响,给出了算法参数选择建议,为工程应用提供理论参考.     

指挥实体建模与仿真研究

对国内外较为典型的指挥实体建模与仿真应用情况进行了介绍.对指挥实体建模与仿真的三个主要内容-任务规划、指挥控制和作战行动协同所采用的各关键技术手段和方法进行了较为深入的分析.指出了指挥实体建模与仿真在应用和技术手段上的发展趋势.     

短波软件直扩调制解调器

将直接序列扩频技术应用在短波通信上,可以克服短波信道的多径衰落特性,增强抗干扰能力。但是由于短波信道带宽比较窄,数据传输速率受到了限制。为此,本文提出了一个直扩数据传输方案,以扩频增益8为例,信道速率可达到1．2kb/s,信息速率则为600b/s。该方案采用正交码扩频技术,同时,引入蜂窝移动通信标准SI－95中导频信道的思想,解决了正交码扩频信号识别和同步难的问题。在首先介绍了总体框图后,重点阐述了核心部分扩频调制解调模块的详细设计方案,并给出了基本参数,简要介绍了涉及的关键技术。最后从软件实现角度,介绍了产品的应用背景和技术特点。     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.     

变结构多模型估计第Ⅳ部分——模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应.它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比.本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计.研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示.这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征.仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较.     

线性二乘一步外推点与采样点关系方程

本文给出了有效信号为一次、二次多项式条件下的线性二乘一步外推点与采样点的关系。