通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计

针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变步长学习算法,在估计在线特征值的基础上来控制步长的变化,以使神经网络最终达到较好的稳态收敛。理论分析和仿真结果表明,本方法能在较低信噪比的情况下对较长伪码进行准确的估计。     

弹载星敏感器动态测角补偿方法的研究

针对弹载星敏感器在测星过程中因弹体姿态变化带来的像移问题,提出了动态测角的补偿方法。首先,建立了星点相对图像传感器感光面匀速直线运动情况下的像元灰度分布的数学模型;其次,给出了测角补偿的原理及方法;最后,进行了仿真实验,结果表明,该补偿方法对星点在面阵图像传感器的感光面上的运动速度不敏感,补偿后的动态测角误差与静态的测角误差相差无几,补偿后的动态测角误差最大为2″。     

船舶电力系统可靠性评估的自适应模糊Petri网方法

针对船舶电力系统可靠性建模难的问题,提出了一种适用于电网结构可靠性估计的自适应模糊Petri网模型。该模型首先给出了模糊神经Petri网定义及其适用于可靠性建模的引发规则,并在此基础上提出一种学习算法。该算法既可以表示和处理模糊产生式规则的知识库系统,又具有学习能力。最后,建立了船舶电力系统可靠性评估模型,并通过定性分析和定量计算,验证了该模型和算法的有效性。     

机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

自适应现状制导律

针对反弹道导弹的导弹武器的主动飞行段,提出了高精度自适应现状制导律。通过实时修正飞行程序,以消除导弹飞行过程中遇到的各种干扰的影响,保证命中精度,并对发动机推力偏差、风干扰影响下的导弹运动进行了数学仿真,仿真结果证实了自适应现状制导律是合理、可行的。     

基于PGP的动态连接库构成的安全认证系统

探讨PGP系统的主要功能以及实际使用过程中存在的问题,提出了一种新方案,即利用PGP提供的动态连接库以及优盘的特点的解决方案.根据该方案讨论的相关算法和流程,研制出电子文档的加密与认证系统.     

WDM光纤通信用窄带滤光片膜系补偿膜层的最优化设计

在WDM光纤通信系统中充当分波 合波器的全介质F B型多腔窄带滤光片的膜层层数较多,一般采用规整膜系结构,其各层膜的光学厚度均为监控波长的1 4整数倍.但仅采用规整膜层的膜系往往不能完全满足设计指标.因此,提出一种在基本满足设计指标的多层规整膜系上叠加少量非规整膜层的膜系设计方法,其中非规整膜层的光学厚度是在计算机上借助最优化方法寻优而得.     

锁定放大器在激光寻的器中的应用

寻的器是激光制导武器的核心部件,应用锁定积分器可以把微弱的光电信号从强背景噪声中检测出来,使其对噪声干扰、烟雾干扰的抗干扰能力显著提高。对锁定放大器在激光制导寻的器中的应用作了简要的介绍,并就其对武器系统抗干扰性能的改善进行了分析。     

美军集束炸弹探密

集束炸弹(Cluster Bomb Unit, CBU)是一种自由落体的子母炸弹,也称为机载布撒器,它由若干枚子炸弹或子雷以及装载这些子弹药的弹箱(称为布撒器或母弹)构成;也可以无弹箱,由若干枚捆绑在一起的子炸弹构成。 90年代以来的几次局部战争中,集束炸弹的运用十分引人注目。集束炸弹之所以受到美军如此青睐,是由于它可以对付多种目标,包括机场、公路、桥梁、电力设施和地面防空设施等固定目标,装甲车辆、海面舰船、导弹发射架等机动     

几种典型加密体制分析

简要分析了几种典型加密体制的基本原理,通过比较得出各种加密技术的优、缺点,及其应用领域和前景展望。结合我军指挥自动化发展过程中对安全保密技术的实际要求,选择了一种或几种合适的加密体制,对我军将要建设的指挥自动化系统(C~3I)所应用的加密算法提出了建议。