基于非圆性的伪码引信欺骗干扰抑制算法

针对单通道伪码引信欺骗干扰问题,提出了一种基于信号非圆性盲分离的欺骗干扰抑制方法。该算法首先利用伪码信号的非圆性构造虚拟通道,使欠定问题转化为适定问题,然后对传统SSOS算法中的代价函数进行共轭梯度寻优,以提高算法的收敛速度,最后利用分离信号延时变化量区分回波与干扰。理论分析与实验仿真表明,修正的SSOS算法收敛速度明显优于原算法,且当信噪比(SNR)大于5 d B时,即使干信比(JSR)很高,回波相似度可达80%以上。     

多属性决策的野战防空作战部署方案评估

为适应战场环境的多变性和不确定性,从能够决定战场态势的多重因素出发,对防空作战部署方案进行评估,从多个备选方案中选出最优方案。针对评估指标的多变性和不确定性,提出了多属性决策的评估方法。影响作战部署的因素有主次之分,对于各个参数的权重问题,采用了熵值法计算以进行权重的确定。根据各个方案的参数计算出理想解和负理想解,继而计算出各个方案的相对贴近度,由此实现对最优部署方案的快速选择。最后通过一个实例验证了评估方法的有效性。     

加权模糊C均值聚类算法实现BDS三频组合观测值优选

在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上,确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足,采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法,通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值,对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取,有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题,同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析,确定了各类组合观测量的适用范围,并结合实测数据,利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算,结果验证了该方法的可行性。     

装甲车辆行进间炮口振动角度误差预测模型

针对射击延时过程中具有振荡性的装甲车炮口振动角度误差数据,提出了一种优化的GM(1,1)预测模型。对原始数据进行光滑性和单调性处理;对传统GM(1,1)模型的初始值进行了基于拟合误差最小化的改进;基于传统模型中背景值构造方法存在的误差,重构了传统模型的背景值。通过对高低向、方位向两组数据处理结果的分析,优化GM(1,1)模型的拟合、预测结果相对于传统模型、改进初始值模型和改进背景值模型具有较小的误差,能够较好地反映装甲火炮炮口振动角度误差的变化情况。     

基于风险的挣值管理方法及其应用

针对传统挣值管理方法评估项目进度时忽略项目的动态特征以及随机性,并且未区分挣值是否从关键路径上获得的缺点,通过蒙特卡洛模拟,引入关键指数CI,得到两个改进的评价指标T_(EAC,w)和SPI_w,解决在传统挣值方法中可能出现的进度误判问题。并结合实际案例应用,将传统挣值管理方法与改进后的挣值管理方法进行比较分析,发现可能存在的风险,对项目的不确定性及关键路径的影响加以全面考虑,更好地评估项目进展。     

基于估值修正的分布式传感器网络最小均方算法

为使分布式传感器网络自适应滤波算法在具有快速收敛和低稳态误差的同时,具有对脉冲干扰的鲁棒性,在扩散LMS自适应滤波算法基础上,提出一种基于参数估值p阶范数修正的变步长最小均方自适应滤波算法,算法通过使用参数估值的p阶范数增抗其对脉冲噪声的抗干扰能力,通过合理设置变步长控制因子使得算法在收敛初期的收敛速度及收敛后期的稳态误差在一个较小的范围取得一个较好的平衡。对比实验表明,相比已有算法,所提算法性能更优且具有较好的鲁棒性。     

广州日总太阳辐射估算

利用广州十年内（1995—2004）的气象数据,进行了逐步回归分析,得出估算日总太阳辐射的模型。并通过平均百分误差、平均偏差和均方根误差对各模型的精确性进行了对比,选择出最优模型。最后用实测的日总太阳辐射数据对选出的最优模型进行验证,结果表明,当日总太阳辐射值较大时,模型估算值与实测数据吻合得很好。     

野值存在下的BP网络自适应卡尔曼滤波

提出了一种抗野值的BP网自适应卡尔曼滤波算法.通过BP网络对新息序列的方差和均值的速率进行在线实时监测计算,输出一组加权系数对新息做修正处理,从而有效地抑制了野值对滤波器的影响.仿真证明该算法保持了新息的统计特性,提高了滤波器的精度和稳定性.     

均匀分布集群目标射击火力分配优化数值仿真方法

基于所提出的火力分配方案,使用数值积分方法将对均匀分布集群目标射击的火力分配优化问题转化为由多变量初等函数表示的积分和函数在单位多面正方体内的最小值求解问题,火力分配优化的瞄准点坐标可以尝试利用成熟的Matlab优化计算软件来直接求解,算例说明所给出方法对于火力分配优化问题的深入研究是有裨益的.