利用阵列协方差矩阵稀疏性的到达角估计方法

为了解决传统基于阵列协方差矩阵稀疏性到达角估计方法计算复杂度高的问题,提出基于直接二维稀疏重构思想的高效到达角估计方法。该方法利用阵列输出数据的协方差矩阵构造二维稀疏表示模型,对协方差矩阵进行特征值分解以实现噪声功率估计,从而降低噪声对到达角估计的影响。在求解稀疏表示模型时,直接对该二维稀疏重构问题进行求解,避免了矩阵矢量化操作。仿真实验结果表明,该方法运行效率大大提高,并且在低快拍数、低信噪比和稀疏阵元等条件下估计性能优于传统方法。     

战略导弹制导系统精度评估方法及应用研究

本文论述了战略导弹制导系统精度评估方法,并分析了影响制导精度的各种因素;在定性分析的基础上,建立了制导系统的误差模型,并将此模型归纳为线性回归模型;最后,对目前所采用的误差分离方法进行了分析和比较,并将模型参考自适应思想与岭估计方法相结合,形成了模型参考自适应广义岭估计方法,为解决制导系统误差分离问题提供了一条有效途径。     

应用Kalman滤波器估计放大转发双向中继联合信道

针对遵从放大转发协议的双向中继网络的联合信道估计问题,提出了一种基于Kalman滤波器的新方法。根据联合信道构成特点将其划分为自干扰部分及传输部分,通过AR模型对这两部分自相关函数进行近似化处理,建立了联合信道时变过程的状态方程,结合接收的训练序列信号,给出了具有Kalman滤波器形式的估计方法。在证明了该方法的一致收敛性质的同时,列出了误差性能限所满足的Riccati方程表达式。仿真结果表明,新估计方法相比于最大似然方法在均方误差方面具有明显的性能优势。     

子弹散布中心正态总体分布参数的融合估计

对带有均匀抛撒子弹头的常规导弹的命中精度评定 ,其关键在于子弹散布中心分布参数的准确估计。通常的方法由每次试验的子弹落点数据获得一个子弹散布中心 ,再由少数的几个散布中心数据、运用经典的统计方法求散布中心的正态总体分布参数 ,其不足之处在于小样本条件下采伪的概率很高。考虑到子弹散布中心只是子弹落点数据的一阶矩 ,并不能充分表达子弹落点数据所蕴含的信息量 ,而子弹落点个数远远大于导弹试验的次数 ,子弹落点所蕴含的信息比子弹散布中心所蕴含的信息要丰富得多。鉴于此 ,研究了一种子弹散布中心总体分布参数融合估计的新方法     

非平衡机制下激光与等离子体相互作用机理

采用三温度热化学非平衡模型,考虑了激光能量在空气等离子体中的共振吸收和逆韧致吸收机制,用有限差分NND格式对控制方程组进行数值离散.对等离子体点火过程进行耦合计算,并研究了不同入射激光强度条件下等离子体吸收波的形成和演化机制,讨论了粘性扩散效应对等离子体吸收波的影响.结果表明,在初始温度300K,大气压力条件下,生成ZND模式的LSD波所需最小激光强度为5.0×106 W/cm2.     

应用于四旋翼无人机角速度估计的几何滑模观测器设计

对四旋翼无人机的角速度进行估计时,传统的基于单位四元数的滑模观测器需要引入强制比例重调,因而影响了跟踪精度。本文提出一种基于数值积分的李群方法的滑模观测器设计框架。该算法基于等变映射思想,在齐性流形空间的等价李代数空间中设计滑模反馈,从而避免了直接在流形空间中设计反馈的复杂性,并消除了传统方法在每个积分步骤中强制加入的比例重调,提高了观测器的跟踪性能。仿真结果表明,几何滑模观测器算法可以有效的对四旋翼无人机的角速度进行估计。     

空时频域中欠定混合条件下的波达方向估计

波达方向估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的波达方向估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件,而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数的欠定条件。基于此,提出了一种基于空间时频分布的多重信号分类扩展算法,通过将空间时频分布矩阵进行扩展,实现了欠定条件下的波达方向估计。相比时频多重信号分类算法,所提算法能同时适应超定和欠定条件;相比已有的欠定波达方向估计方法,其不但保证了波达方向估计的精度,而且放宽了对源信号稀疏性的要求,同时还降低了对快拍数的要求。仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

捷联导引头视线转率估计的交互式多模型样条滤波算法

针对捷联导引头测量信息的弹目惯性视线转率估计,提出了一种基于交互式多模型算法的样条滤波方法(IMM-SF)。基于体视线和惯性视线的映射关系解算惯性视线角,将其作为虚拟观测量进行滤波,设置多个过程噪声模型,每个模型分别采用样条滤波器进行滤波,IMM-SF滤波器的估值结果为各滤波器估值的加权综合。该方法不必对目标的未知机动建模,应用更加方便,并且可在交互式多模型算法的框架下自适应地调整滤波器的噪声。Monte-Carlo仿真结果表明该方法可有效估计视线转率,并可提高估值精度。     

用于军事态势估计的协作知识模型

分布式人工智能（ＤＡＩ）是ＡＩ领域的一个新分支。ＤＡＩ研究的主要目的在于分析和设计大型复杂的协作智能系统。本文以军事智能决策过程中的重要环节──态势估计任务为背景,提出了用于实现分布式协作求解的知识表示框架ＤＥＳＷ系统。文章简要分析了军事态势估计领域背景,然后从系统设计的三个方面依次介绍了ＤＥＳＷ的系统组织模型、主体概念模型和分布式协作推理模型。     

干扰近似OFDM/OQAM系统半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法（Interference Approximate Method, IAM）进行OFDM/OQAM系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM（OQAM Characteristic Based-IAM,OCB-IAM）估计算法。该算法利用OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。