星载三频GNSS接收机的整周模糊度解算

TCAR算法是GNSS中常用的快速确定三频模糊度的方法。虽然原理简单,计算方便,但是模糊度解算正确的概率很小,需要验证求解数值的正确性。而星载GNSS接收机存在着可见星数目低于3颗的情况,无法进行验证,文章通过结合递推加权最小二乘,对算法进行了改进,给出了适合于任何情况下求解模糊度的改进的TCAR加权算法,克服了TCAR算法在可见星不足情况下,无法获取正确的模糊度数值的缺点。同时在GNSS可见星不低于3颗的情况下,对改进的TCAR加权算法添加了模糊度搜索环节,使得算法在确保模糊度解算成功率的前提下,进一步提高解算效率。最后通过对比仿真表明,在可视卫星数目小于3时,只能采用改进的TCAR加权算法进行模糊度的确定;在可视卫星数目不低于3时,采用改进的TCAR搜索算法求解模糊度,拥有高成功率和高效率的特点。     

联合作战共用战场态势图的构建

针对联合作战中对战场态势感知和共享的需求,研究了联合作战共用战场态势图的构建问题,提出了联合作战共用战场态势图的构建层次、构成要素、主要功能、生成过程等,并对加强联合作战共用战场态势图的建设,提出了若干对策建议。     

基于模糊的联合概率数据关联简化算法

为解决联合概率数据关联(JPDA)实时性差的问题,提出了基于模糊的联合概率数据关联简化算法。首先结合模糊理论、概率数据关联(PDA)算法,构建模糊矩阵,并根据隶属度大小建立新的确认矩阵,然后采用JPDA算法计算关联概率。仿真结果表明算法简单有效,与JPDA算法相比,在跟踪性能相当的前提下,算法的实时性能得到了较大提升。     

基于平均可工作概率的星间链路整网抗干扰性能评估方法

导航战条件下的全系统自主导航运行是卫星导航系统星间链路建设的重要目标之一。对星间链路在导航战情况下的工作性能进行准确评估具有非常重要的意义。星间链路的整网抗干扰性能与单星抗干扰能力、星间信号体制、建链策略、网络体制等多种因素均有关系,比较复杂,从而为其准确评估带来很大困难。为准确评估导航战条件下星间链路的整网抗干扰性能,对影响星间链路整网抗干扰性能的各种因素进行分析,并在此基础上对整网抗干扰性能评估场景进行建模设计。提出了以干扰场景遍历条件下的平均可工作概率为指标的星间链路抗干扰性能评估方法,定义了可用率评估指标体系,从而使准确、定量评估星间链路整网抗干扰性能成为可能。     

一种新闻事件演化建模方法

为了准确地发现话题中事件间的潜在关系,提出一种新闻事件演化建模方法。该方法利用事件的时间关系、内容相似性、命名实体关联信息构建新的演化关系模型,并通过定义事件的五种演化模式,识别出演化过程中的开始、中间、结束事件,最后根据新演化模型及演化模式建立事件演化的有向无环图模型,揭示事件发展的潜在脉络结构。实验结果表明,本文方法能够有效检测事件演化,提升系统性能。     

逐波段修正负相关的光谱角填图算法

光谱角填图算法作为一种常用的光谱相似性度量方法,不能正确区分光谱间的正负相关是其内在的缺陷,因此,导致基于光谱角的高光谱遥感图像分类算法误分率较高.详细分析了光谱角的数学公式,提出了逐波段修正负相关影响的光谱角填图算法.算法首先判断每个波段间是否存在负相关,然后对负相关产生的光谱角加以修正,使最终的全波段光谱角可以正确反映光谱间的相似关系.算法由IDL7.0实现,在模拟数据上的实验表明,修正了负相关的光谱角可以将光谱角填图算法无法区分的光谱正确分离出来;在实际高光谱遥感图像上进行目标探测的实验表明,修正后的光谱角可以提升探测效果,有效地压制误分率.     

箔条干扰条件下舰空导弹单发杀伤概率计算

目前,对导弹抗干扰能力的要求越来越高,干扰条件下的导弹单发命中概率已成为评定导弹性能的重要指标.针对箔条干扰条件下舰空导弹单发杀伤概率评定,建立了雷达导引头接收端信干比模型、舰空导弹圆目标落入概率模型以及抗干扰改善因子模型,从而构建了箔条干扰条件下舰空导弹单发命中概率模型,计算出真实有效的单发命中概率.     

基于模糊认知图理论分析空间态势

空间态势已经成为现代战争战略制高点,某种程度上对于空间态势的认识和理解将直接影响战争的进程。态势分析是指挥决策的基础,是决策系统的关键环节,模糊认知图(fuzzy cognitive map,FCM)广泛地应用于动态分析和决策生成之中,有效地实现了专家知识与数值计算的充分融合,定性分析与定量计算结合切合了态势评估需要。     

基于EKF算法的弹道导弹助推段跟踪建模与仿真

围绕弹道导弹助推段跟踪问题,分析了助推段反弹道导弹的基本作战过程,建立了弹道导弹助推段动力学模型,分别就单传感器/单弹道导弹和多传感器/多弹道导弹两种情况建立了基于EKF算法的弹道导弹助推段跟踪模型,并通过算例验证了模型和算法的有效性,可为助推段反弹道导弹建模与仿真提供一定的参考。