基于二进制传感器网络的目标运动方向估计方法

介绍了方向估计二进制传感器网络(DE-BSN),提出基于统计学习解决目标运动方向估计的思路,并给出了使用线性判别分析法(LDA)和支持向量机算法(SVM)的估计方案。仿真分析了在不同传感器节点密度时上述算法的精度、和在节点出现错误的情况下算法对目标方向估计的可靠性。实验结果表明上述算法均可实现高精度的目标方向估计,并都具有一定的鲁棒性,各自的优势分别在于:LDA的计算复杂度较小,而SVM的估计误差较小。     

基于贝叶斯网络的威胁识别

根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法.分析了使用贝叶斯网络进行威胁估计表示问题,提出了构建贝叶斯网络进行威胁估计的步骤.最后,给出一个具体的实例,演示了使用贝叶斯网络进行威胁识别的过程,实现了战场态势中蓝方机群对红方战术意图的提前预测.     

独立分量分析在MIMO OFDM系统信道盲估计中的应用

研究了MIMO—OFDM系统基于独立分量分析（Independent Component Analysis）的盲信道估计算法,提出了改进的ICA—only算法。该算法将ICA算法应用到各个子载波,将ICA算法所固有的排列和幅值上的模糊性通过发射端的线性编码来消除,实验结果表明,该算法能很好地估计出信道参数。     

部分极化信号多维参数联合估计的算法

基于双平行极化敏感阵列,提出了一种部分极化信号频率,二维到达角和极化参数联合估计的算法.该算法能精确地估计出部分极化信号的多维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,参数自动配对的优点,而且也适用于含有完全极化信号的情况.另外,算法也能有效地解决信源参数兼并问题.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

低频波段微波吸收材料制备及性能

从制备低频波段吸渡材料的机理出发,进行了低频渡段吸波材料的理论分析.论证了寻找一种在低频波段具有吸收性能的雷达吸波材料具有可行性,同时给出了制作的技术方案,经过多次试验分析尝试,寻找出了具有一定吸收性能的材料.所制作的贴片型微波吸收材料,制备工艺简单,价格低廉,作为低频吸波材料具有广泛的应用前景,也给出了低频波段具有较好制造吸波材料的新的突破.     

基于离散模糊动态贝叶斯网络的空战威胁估计

对空战中目标的各个特征因素进行了分析,建立了空战目标威胁估计的离散模糊动态贝叶斯网络模型,并利用离散动态贝叶斯网络的直接推理算法进行了仿真计算.仿真结果表明,该方法得到的推理结果与理论分析完全一致,而且能够将各种并不显著的特征因素进行综合,使得各个特征因素间及不同时间片的同一特征因素相互修正补充.为空战威胁估计提供了一种有效而准确的方法.     

贝叶斯参数估计在雷区范围估计中的应用

提出了以发现水雷位置信息为抽样点,在给定估计误差的条件下,使用贝叶斯参数估计方法进行雷区范围估计的思路。详细讨论了水雷服从均匀分布时使用贝叶斯参数估计方法估计雷区范围的问题,给出了相关公式的推导过程,并设法解决仿真中存在的中间数值过大的问题。仿真结果均在允许误差范围之内,这验证了算法的可行性。     

非合作目标视觉/惯导相对导航及敏感器自标定方法

利用视觉/惯导对空间非合作目标进行相对导航时,两敏感器的外参数对导航精度有较大影响。考虑到敏感器间的外参数标定复杂且耗时,提出一种利用视觉/惯导在估计相对状态过程中对其外参数进行标定的方法。该方法将视觉/惯导的外参数作为状态变量,与相对轨道运动学方程、相对姿态方程及惯导模型共同组成系统状态方程。利用该状态方程和单目视觉的观测量设计扩展卡尔曼滤波器对相对位姿、惯导偏差及视觉/惯导外参数进行估计,并通过数学仿真对该方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法能够在视觉/惯导初始外参有偏差的情况下,有效估计相对位姿及惯导漂移,并对视觉/惯导外参数进行标定。     

基于散射信道的OFDM/OQAM信道估计方法

针对散射信道下OFDM/OQAM系统的信道估计问题,将散射信道建模为瑞利衰落信道,对预编码信道估计方法进行了分析,并且提出了一种改进的预编码信道估计方法。该方法通过改变导频结构的布置,减小预编码矩阵的维数,对未编码符号的干扰通过置零法进行消除,从而降低了预编码信道估计方法的计算复杂度。仿真结果表明,改进方法保证了信道估计的性能,与现有的预编码方法相比,改进方法显著降低了计算复杂度,同时不会产生额外的导频功率消耗。     

基于单快拍数据的嵌套阵列DOA估计算法

针对嵌套阵列DOA估计实时性不好的问题,提出了一种基于单快拍数据的估计算法。该算法将嵌套阵分为阵元间距等于信号半波长和阵元间距大于信号半波长的两个均匀子阵。利用两子阵接收的单快拍数据分别构造Toeplitz矩阵,然后进行特征值分解结合MUSIC算法得到低精度无模糊的DOA估计和高精度有模糊的DOA估计,最后结合解模糊算法得到高精度无模糊DOA估计。在阵列孔径相同的条件下,相比于阵元间距等于信号半波长的均匀线阵,算法需要的阵元个数较少,节约了硬件成本。该算法具有较好的实时性,并且拥有较高的测向精度。仿真结果证明了算法的有效性。