仿真信号模糊一致性分析与风险评估方法

为了完善基于置信区间的仿真信号一致性分析方法,考虑了置信区间与接收区间的长度匹配问题,定义来最佳样本容量,并在此基础上提出了基于D-S证据理论的仿真信号模糊一致性分析方法。同时为了对信号仿真模型的风险进行定量评估,建立了信号仿真模型风险系数函数,得到多参数仿真信号风险系数向量,以此给决策者和/或仿真用户提供决策支持。最后,用水中兵器仿真试验中水中目标辐射噪声仿真的应用实例加以说明。     

改进层次分析法在空面多目标攻击排序中的应用

建立了考虑目标的威胁、政治价值和经济价值属性的空面多目标攻击排序综合价值评估指标,应用模糊多属性理论和G.A.Miller九级量化理论对目标综合价值进行量化.建立了机群多目标攻击排序模型,采用熵值法求取各属性的权重从而构造判断矩阵,在此模型的基础上运用改进的层次分析法求解空面多目标攻击排序矩阵,从而为驾驶员的战术决策提供依据.     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

基于攻防下的无人侦察机突防效能评估

高技术局部战争中,无人侦察机面临复杂、严峻的空防体系的考验,合理、有效地评估无人侦察机突防能力是提高其作战效能的重要保证。针对多样化的无人侦察机突防环境,综合考虑攻击方的无人机本身性能指标,电子干扰以及防御方的雷达探测能力和拦截武器性能,建立了攻防条件下无人侦察机突防效能评价指标体系。通过对指标的公度化处理,统一的量化指标,并利用灰色层次评估法,全面地评估无人侦察机的突防效能,提高了评估的科学、合理性,并为改善无人侦察机性能提供了参考。     

面向任务的作战数据保障能力评估方法与工具

作战数据保障为部队的指挥决策和作战行动提供数据服务,是确保精确指挥和精确打击的重要措施。提出面向任务的作战数据保障能力评估过程,建立作战数据保障能力评估指标体系,研究了作战数据保障能力的指标量化分析方法,开发相应的评估工具。该工具支持指标体系编辑、指标量化和数据采集等功能,为作战数据保障能力评估提供了有效的支持。     

PCA和ICA的舰船尾流后向散射光信号检测

水体的后向散射光信号是舰船尾流后向散射光信号检测的常见干扰,由于其在频域十分接近且信号强度大于尾流信号,因此严重影响了有用信号的提取。针对这一问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的尾流散射光信号检测方法。首先使用主成分分析对采集的散射光信号进行降维,去除冗余成分,之后使用基于负熵的F astICA算法对数据进行处理,分离了水体和舰船尾流的散射光信号,通过实验验证了该算法的有效性。     

一种改进的跳频信号信道化检测方法

在通信对抗中,对目标跳频信号进行有效检测是对该信号进行后续处理及实施干扰的前提,利用信道化检测方法实现对跳频信号的盲检测。侦察方作为通信非协作接收者,无法与目标信号发送端实现时间同步,导致信道化检测方法性能不佳,针对此问题,提出一种简单高效的判决门限改进算法。仿真结果表明:采用改进算法,虚警概率显著降低,在信噪比大于-2 dB时检测概率有一定的提高。最后给出了关于进一步提高信道化检测方法性能的几点策略。     

混沌序列的MIMO雷达正交波形集设计

波形分集是多输入多输出(MIMO)雷达的主要特征之一,设计性能良好正交波形集是实现MIMO雷达的关键技术。介绍了噪声MIMO雷达的基本原理,分析了利用混沌序列设计正交波形的可行性,提出了基于混沌序列的MIMO雷达正交波形集设计方法,给出了基于两种典型混沌序列设计二相编码正交波形的设计结果,分析了波形集相关性能,计算机仿真表明,该方法在算法效率和波形多样性方面优于传统的遗传算法。     

基于合成特征参数和脉冲样本图的雷达信号分选

雷达脉冲信号的分选是电子战争中的研究热点,同时也是难点问题.针对雷达所截获的辐射源脉冲提出了一种基于合成特征参数值(CCP)的脉冲样本图分选算法.算法利用全脉冲数据的特征参数,根据每一个特征参数的差异性对特征参数值进行编号,通过编号值可以得到依据该特征参数值对脉冲的分类个数,进而计算出单一特征值的加权系数.通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,然后结合每一类信号的脉冲到达时间,提出了脉冲样本图匹配分选的新算法.与传统的PRI分选相比,脉冲样本图分选具有较小的运算量,计算机仿真试验表明该算法能够实现对信号的分选.     

无需信源数目的相干信号方位估计算法

针对空间平滑MUSIC算法会损失阵列的有效孔径且需要信源先验数目的问题,提出了一种新算法.该算法从矢量重构的思路出发,通过对接收数据协方差矩阵的最大特征向量进行矢量重构,即可实现不损失阵列孔径的解相干处理,同时利用全空间加权MUSIC算法,实现了信源数目未知下的相干信号准确定位.仿真结果证实了该方法的有效性.