严格集压缩场的拓扑度计算

给出了严格集压缩场的拓扑度在非球域上的度为零的结果,改进了孙经先1987年相应的结果。     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。     

OQAM/OFDM系统中基于压缩感知的离散导频信道估计方法

针对多径信道条件下,偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中采用导频序列方式进行信道估计时导频开销较大的问题,提出一种基于压缩感知的离散导频信道估计方法。该方法利用无线信道的稀疏特性,建立基于压缩感知的OQAM/OFDM系统信道估计模型,对离散导频结构进行了优化设计,使较少的导频符号随机分布在子载波上,在接收端利用信号恢复算法实现信道估计。该方法能够显著减少导频数量,并实现高精度信道估计性能,通过实验仿真对比验证了所提方法在慢时变和快时变的无线信道条件下的有效性。     

一种雷达辐射源时域相参识别的新方法

提出了一种雷达辐射源时域相参识别的新方法,通过判断鉴相脉冲幅度的变化来识别信号的相参性。对时域识别法的原理进行了分析,给出了时域识别法的数学推导和具体的识别步骤,并通过仿真实验对推导结果进行了验证。此外,讨论了信噪比对时域识别法的影响,并给出时域识别法的适用条件。仿真结果表明,该方法在较低信噪比情况下可以实现对信号相参性的识别,具有较强的理论价值。     

时域RWR/ESM脉冲丢失分析

随着战场电磁环境的日趋复杂,脉冲丢失是现役RWR/ESM所面临的一个重要问题。分析了目前典型的3种脉冲交叠计算方法,并研究了3种方法的异同点和适用范围。在此基础上分析了RWR/ESM时域工作模式下的脉冲丢失情况,通过仿真得到了时域RWR/ESM脉冲丢失相关结论。此结论可以作为评估现役RWR/ESM效能的基础,具有较强的实际意义。     

海量感知数据高效传输技术

现有感知数据传输模型存在能量消耗大、网络生存周期短、适用范围窄、收敛性弱以及实际应用性差的问题,为了实现大面积感知数据高效传输,提出了基于数据关联度的模糊自适应融合算法,建立了自适应网络模型。感知节点发送的数据经汇聚节点、中继节点转发时,通过自适应网络模型,根据感知数据关联度,动态修正输入参数加权系数从而改变控制规则,再用优化的控制规则进行参数调整,融合后的数据再传送到上一级平台,实验表明了该算法能明显改善海量感知数据传输性能。     

使用小波分层连通树结构的压缩信号重构

基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时,则存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显的改善。     

全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法

为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。     

含噪稀疏信号重构的l0范数期望值最小化方法

压缩感知理论是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对测量值受噪声污染的含噪稀疏重构问题,提出了近似l0范数期望值最小化方法。该算法基本思想是将含噪稀疏重构问题转化为近似l0范数期望值最小化问题,并利用噪声的统计特征将随机最优化问题化简为常规的最优化问题,然后采用最速下降法求解。数值仿真表明,本文提出的方法具有更好的重构精度,且计算量较小。     

C2组织结构适应性优化的模型与方法

在现有C2（Command and Control）组织结构适应性优化研究基础上,分析了不确定使命环境下C2组织能力并提出了新的测度指标,构建了C2组织结构适应性优化模型,并针对模型中结构变量与能力测度具有的复杂关联性和动态不确定性的特点,提出了基于组织结构分层的适应性优化策略和基于滚动时域的动态适应性优化策略,并综合两种适应性优化策略,提出了C2组织结构的分层动态适应性优化方法。