L1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用

通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的L1-analysis稀疏重构模型用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足L1-analysis 稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将L1-analysis 稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于L1-analysis 稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。     

信息综合

河北某预备役高炮团组织首长机关、现役营连长、建制连官兵进行为期15天封闭式训练,在省军区组织的考核中取得第二名的佳绩。(王赫)山西省交城县人武部采取干部职工自查、各科室互查、部领导抽查相结合的方式,查纠安全漏洞和不足,确保了安全稳定。(谢文波、高振荣)     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

PHEV电池电荷状态估计设计及仿真

电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,soc)则是PHEV控制策略中的重要参数.针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明.利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真.结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度.     

恒速偏频激光陀螺系统航向敏感误差的在线标定与补偿

以单轴恒速偏频激光陀螺系统为研究对象,建立了静基座初始对准时系统中标定参数变化误差对航向敏感误差影响的数学模型。为克服外场测试环境下难以分别精确估计各标定参数的限制,提出将安装关系矩阵参数误差对航向敏感误差的作用视为一个整体进行标定;不需要外部基准,即可基于最小二乘算法实现航向敏感误差系数的在线标定。采用标定得到的航向敏感误差系数,利用原理样机进行了在线补偿精度实验测试。实验结果表明,所提出的在线标定与补偿方法能够有效消除航向敏感误差,提高初始对准航向角精度。     

Ⅰ型混合截尾下指数-威布尔分布的统计分析

在定时混合截尾情形下,研究了指数威布尔分布的统计分析问题。利用最大似然估计方法给出了指数-威布尔分布参数的最大似然估计。运用Lindley’s逼近方法计算出了分布参数的Bayes估计。最后,运用Monte-Carlo方法对最大似然估计和Bayes估计结果作了模拟比较,结果表明Bayes估计优于最大似然估计。     

军营传家宝的“前世今生”

回望昨天,曾是凝重万千;走在当下,已是辉煌万丈。"铁军"就是这样一支英雄的部队,平凡的岁月遭遇铁军,就变得不平凡。平凡的青春际遇铁军,注定是不老的青春。     

基于压缩估计的单星观测定轨方法

分析了单星观测模式下的天基测控系统的可行性,并针对该观测模式下轨道确定中法矩阵的特点,提出了一种基于压缩估计的定轨方法,对法矩阵进行压缩变换,避免了法矩阵奇异造成的误差传递。证明了当满足一定条件时,该压缩方法的估计精度要高于传统的定轨方法。结合单星观测的特殊性,提出了误差传递因子,设计了单星观测下的压缩估计定轨算法。最后以单星模式下的天基测控系统作为仿真背景进行了仿真试验。结果表明,该压缩估计可有效提高单星观测模式下轨道确定的精度。     

一种改进的多相码信号参数估计法

目前,对由频率导出的一类多相码脉压雷达信号(Frank码和P1 ～ P4码)进行参数估计是电子对抗侦察技术中的难点之一.针对此问题,提出一种基于改进的分数阶傅里叶变换(FrFT)的多相码信号参数估计方法.该法利用积分二次相位函数将FrFT的二维搜索转换为2次一维搜索,较大减少了计算量.仿真表明,该法能在较小的计算量下达到与RWT和RAT法相当的估计精度.     

纯方位目标运动状态的极大似然估计及迭代算法

针对非线性最小二乘法在国内目标运动分析中应用较少的现状,首先在二维平面内推导出关于纯方位目标运动状态的极大似然估计的计算公式并给出了基于高斯-牛顿迭代算法的计算过程及步骤,随后分析了极大似然估计的性能和迭代算法的收敛性.仿真计算的结果表明:当迭代初值与目标真实状态充分接近时,用所推导出的计算公式能够快速稳定地得到关于目标运动状态的极大似然估计,迭代算法形式简洁,计算量小.该研究成果可应用于舰艇作战系统目标被动跟踪定位软件.