基于蜂群算法多子阵电台天线波束形成

考虑到战场环境下,低信噪比和敌方干扰容易造成超短波电台通信中断,而鉴于天线阵可以有效提高信噪比和抑制干扰,结合战场电台天线分布特点,提出一种多子阵电台天线应急接收模型。理论分析多子阵电台天线波束形成特性,以消除栅瓣、抑制干扰、提高增益为目标,采用蜂群算法对子阵间距进行优化。仿真结果表明,优化子阵间距可以有效消除栅瓣、抑制干扰、提高增益。同时,与遗传算法和粒子群算法相比,蜂群算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。该研究成果可为超短波电台应急通信提供参考。     

GPS时分二进制偏移载波调制信号的高精度无偏抗多径算法

二进制偏移载波调制信号将在卫星导航系统中得到广泛应用。全球定位系统的L1C信号导频分量采用了时分二进制偏移载波调制,对此信号直接采用码参考波形算法消除多径时的鉴别曲线收敛点存在偏差,从而影响测距偏差。因此,提出一种时分二进制偏移载波调制信号的高精度无偏抗多径算法。通过时分的方式分别生成针对BOC(1,1)和BOC(6,1)分量的本地闸波,以保证鉴相函数在码相位无偏差时等于0。由于更好地利用了BOC(6,1)信号分量,该技术在实现无偏跟踪的同时,还能提高跟踪精度。     

脉冲修正弹控制参数粒子群优化算法

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标的函数。在风干扰条件下,提出以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高修正参数优化收敛速度。仿真结果表明:该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供一种优化设计思路。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

基于干涉仪测向的电子侦察卫星单星定位精度分析

针对信息化战场面临的复杂电磁环境,研究基于二维干涉仪测向方法的电子侦察卫星单星定位体制。分析了电子侦察卫星单星定位原理及定位算法,提出了电子侦察卫星单星测向定位精度GDOP算法,通过仿真定量计算卫星测角误差、卫星姿态误差和卫星位置误差对卫星定位精度的影响程度。结果表明电子侦察卫星测角精度、姿态控制精度和位置测量精度越高,单星定位精度越高。     

合成分队双层主从决策模型研究

针对合成分队不同指挥层级之间的决策交互优化问题,提出了基于主从决策的双层武器目标分配模型。该模型能够体现上下指挥层级之间交互式决策协调优化的特点:上层目标为主攻方向我方遭受威胁最小,下层目标为对敌打击最大。结合合成分队作战决策的特点和要求,提出了一种求解该模型的改进型粒子群优化算法。仿真结果表明,该模型合理有效,改进的求解算法能够获得满意解。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

基于粒子滤波的目标跟踪抗野值算法

运用粒子滤波对目标位置进行跟踪时,测量数据的异常突变点、目标的机动转弯、粒子数量的制约和重要性密度函数的优劣都会导致估计误差较大的野值出现,这将严重影响雷达对目标的跟踪精度。现有的野值剔除方法在目标发生机动时,都存在误剔率较高的问题。针对这个问题,采用莱特准则与机动门限准则相结合的方法,提出了不确定观测点的概念,设计了一种适用于机动目标的抗野值粒子滤波算法。仿真结果表明,该方法能较好地检测和更新野值,降低跟踪误差,提高跟踪精度。     

一种改进的基于交互式模型的机动目标跟踪算法

针对传统的以匀速(CV)或匀加速(CA)运动作为目标运动模型的卡尔曼跟踪滤波器的计算量大及跟踪精度低的固有缺陷,提出了一种基于CV和CA的交互式卡尔曼滤波模型的机动目标跟踪算法,该算法能在保持直线运动跟踪精度不变的前提下,使做曲线运动的目标的跟踪精度逼近做直线运动的目标的跟踪精度。并将CV和CA模型混合起来进行仿真估计,系统仿真结果表明该算法提高了系统的跟踪精度。     

基于复杂网络理论的岸防作战体系骨干网络研究

随着信息技术在战争中的大量应用,现代战争越来越呈现出网络化和体系对抗性,研究其拓扑特性已十分必要。基于复杂网络理论,首先建立了岸防作战体系网络模型,然后提出一种基于贪心思想的骨干网挖掘算法,最后对模型的骨干网络进行了研究。结果表明该方法能够快速、准确地挖掘出岸防作战体系的网络骨干,并能为军事对抗体系的复杂网络应用研究提供借鉴和参考。