基于卡尔曼滤波的超宽带时变信道估计

在超宽带时变信道估计中,针对状态转移系数估计不准确引起的滤波发散问题,提出一种基于状态转移系数门限修正的卡尔曼滤波信道估计方法。该方法对时变信道采用自回归模型(AR)进行建模,利用导频估计初始信道信息和信道状态转移系数,并对信道转移系数进行门限修正。仿真实验表明:和传统卡尔曼滤波算法相比,提出方法实现简单并能有效抑制滤波发散问题,提高时变信道估计精度。     

基于PSO-Markov联合模型的无人机路径规划

利用PSO算法对无人机在侦查任务中的路径进行实时规划,将算法与地形、飞行角度、油量等约束条件结合起来,有效地缩减了搜索空间;同时为了在任务中能够更好地掌握无人机完成任务与生存的概率以及整个路径的代价,引入了一种可用于计算风险和评估任务威胁的生存性联合模型,该模型使用了八状态马尔科夫链来描述无人机的状态。仿真实验结果表明,该方法可以有效地检测航路中飞机的各种状态的概率,并以此对整个航路进行评估。     

一种新的确定型有限自动机状态表示及压缩

针对传统DFA存在时间复杂度和空间复杂度高的问题,提出了一种新的DFA状态表示和字符-状态压缩方案。通过对传统DFA状态转换的观察发现,对于一个给定的输入来说,可以仅存储相邻状态之间的差异,从而得到一种新的DFA状态表示N-DFA;对每个大小不固定的状态设置一个状态指针来有效地减少每个指针所需要的比特数,从而得到一种基于输入字符的字符-状态压缩算法C-S;把N-DFA和C-S有效地集成在一起,进一步减少内存。实验结果表明,提出的N-DFA和C-S集成方案相比于传统的DFA和其他改进DFA方案,可以获得更好的内存压缩和加速性能。     

GPS和类GPS测距技术联合用于双星编队星座的状态确定

编队卫星状态的高精度确定是编队星座功能实现的重要基础。针对对地观测的双星编队星座的状态确定问题,为了提高状态确定的精度,在GPS技术的基础上,引入了类GPS测距技术,建立了联合GPS和类GPS测距技术进行状态整体确定的两种数学模型,并讨论了GPS星间单差模糊度和类GPS星内单差模糊度的同时初始化方法,最后进行了数值仿真。仿真结果显示,类GPS观测值尤其是类GPS星内载波单差观测值的引入,明显提高了双星编队星座的状态确定精度,其中绝对姿态角的精度达到rad,相对位置的精度达到m,相对钟差的精度达到s。仿真证明方法正确有效,模型二更优于模型一。     

基于不确定LPV系统的变体飞行器姿态控制

针对变体飞行器姿态控制系统,提出一种基于双层多面体描述的LPV多目标控制器,同时考虑调度参数的变化和系统不确定性的影响。第一层多面体用于管理调度参数并在顶点不确定系统上设计增益调度控制器;第二层多面体建立在每个顶点系统上以进行闭环控制系统的鲁棒设计。上述控制器求解问题最终可转化为求解一组有限数量的线性矩阵不等式。仿真结果表明,在所设计控制器作用下,变体飞行器系统可较好的跟踪攻角参考信号,同时具有良好的鲁棒性能。     

一个具有相互独立、不同分布服务时间序列的排队模型

讨论的排队模型 ,放宽了GI/G/1系统中“服务时间独立同分布”的限制 ,只要求各服务时间相互独立 ,因而较GI/G/1排队模型能更合理地拟合实际问题 .在此较宽的条件下 ,利用补充变量的方法 ,求得了该排队系统队长的瞬时分布     

加强退伍军人平时管理的主要对策

退伍军人作为国防后备力量的重要组成部分,是未来高技术局部战争中兵员动员的首要对象。加强对退伍军人的平时管理,对于提高后备力量建设的质量和战时兵员动员的效益,对于增强军队的整体作战能力都具有极为重要的意义。然而,由于目前对退伍军人缺乏有效的管理机制,导致对退伍军人的管理大多处于一种无序的状态,极大地影响了后备力量建设的质量。笔者认为,要改变这种现状,当前必须着重抓好以下工作。