结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

D-S证据理论在潜艇威胁判断中的应用

简要介绍了潜艇威胁判断原理和D-S证据推理基本思想。针对潜艇水下收集目标信息的特点,引入了D-S证据推理系统分析了潜艇威胁判断中的两个关键性环节。判断目标发现本艇与否、判断目标可能采取的攻防决策问题,在把不确定推理应用于潜艇威胁判断研究上作了初步尝试。     

装备研制方案评估的群决策方法研究

针对装备研制方案的群决策问题,分析了常规决策方法的不足之处,并指出在某些情况下,按照常规的处理思路,可能会将合理的方案当成劣解而无意中排除。提出采用改进的优序法来解决装备研制方案的群决策问题,从而达到提高决策质量的目的,给出了计算实例。     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。     

感应式磁性天线设计及干扰抑制算法研究

当期望信号和干扰同方向时,为了有效改善超低频频段的通信质量,提出了一种基于模拟电路预处理和改进广义旁瓣抵消的干扰抑制算法,设计了磁性天线、低噪声前置放大电路,制作了灵敏度较高的磁传感器,有效地抑制了工频及其谐波干扰。鉴于超低频频段的信号十分微弱,在广义旁瓣抵消算法的基础上做了几点改进,为主通道提供较多的参考信息,从而提高了算法的性能,有效地解决了传统算法失效的问题。为了验证所提算法的有效性,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验,实验结果表明:无论期望信号与干扰是否同方向,改进后的广义旁瓣抵消算法相比原来的算法,在信噪比的提升和噪声底限的降低等方面均有较大程度的改善。     

武器装备体系能力矩阵评估方法

针对武器装备体系能力难以客观、定量评估的问题,引入复杂网络理论,提出了基于矩阵运算的武器装备体系能力评估方法。分析了武器装备体系能力的概念,建立了武器装备体系的复杂层次网络模型,描述了装备网络的组成、运行过程,定义了装备网络的矩阵描述方法和矩阵运算规则,提出了装备网络作战能力描述参数,给出了装备网络能力的矩阵计算方法,进行了影响因素分析,最后通过实例验证了方法可行性、有效性和灵活性。     

基于统计加权的单传感器数据融合算法

单传感器数据融合是十分重要的实际问题。为了提高数据处理的敏感性和精度,在研究基于关系矩阵的数据融合方法的基础上,提出了基于统计加权的数据融合方法,并对两种方法进行了对比分析。实例仿真表明,基于统计加权的数据融合方法优于基于关系矩阵的数据融合方法,该方法能减小无效测量值的范围,并且对测量值的变化更敏感。