基于自适应正交单纯形CKF的鲁棒目标跟踪方法

为减小模型异常对目标跟踪系统性能的影响,提出了一种自适应正交单纯形容积卡尔曼滤波(AOSCKF)算法.将正交单纯形准则引入容积卡尔曼滤波中,提高滤波估计精度和计算稳定性;将强跟踪滤波(STF)中的自适应因子引入正交单纯形容积卡尔曼滤波(OSCKF)算法中,降低系统模型异常对目标跟踪的影响;将所提算法应用到双站纯方位目标跟踪系统中进行仿真实验.结果表明,AOSCKF算法可有效提升算法的鲁棒性和滤波精度.     

基于 MMSE 准则的盲自适应多用户检测算法

基于MMSE准则提出了一种新的盲自适应多用户检测算法 ,分析了该算法的性能并进行了仿真实验。理论分析及仿真实验表明 ,该算法具有较低的复杂度 ,且性能要优于MOE检测器     

动静压轴承油腔压力及其偏导的快速迭代方法

对于毛细管节流的动静压轴承，基于流量平衡方程和偏导形式的流量平衡方程，本文建立了油腔压力和油腔压力偏导的迭代准则和迭代公式。实践证明，该迭代方法具有物理意义明晰、迭代次数少和迭代适应性强的特点，可以显著提高毛细管节流的动静压轴承静动特性分析计算有限元程序的计算速度。     

序列近似优化方法

随着工程优化中仿真模型精度和计算时间的不断提高,常规的智能优化方法难以在可接受的计算代价中得到最优解。序列近似优化方法通过将近似模型技术引入优化过程,并采用不断更新采样点的方法来指导寻优,在基于计算耗时模型的优化中得到了越来越广泛的应用。通过论述序列近似优化方法的若干关键技术及其发展现状,可有效指导其在工程优化中的应用,并给出了序列近似优化方法可能的改进方法及发展趋势。     

附加先验概率条件下的最佳先验概率选取

基于贝叶斯准则对二元假设检验问题进行研究,在附加先验概率条件下,提出了最小二乘意义下的最佳先验概率。将该方法与极大极小准则对比分析,给出了任意先验概率条件下的最佳先验概率选取方法,并进行仿真验证。仿真结果表明,根据最佳先验概率进行判决,可以在先验概率未知时有效降低判决代价。     

基于Neyman-Pearson准则的自适应门限干扰抑制算法

针对制约变换域通信系统抗干扰性能的门限抑制问题,提出了基于Neyman-Pearson准则的自适应门限干扰抑制算法。从硬件实现角度,通过干扰提取模块和自适应门限比较器,建立干扰抑制系统;根据环境频谱,基于高斯分布和N-sigma原理,确定初始门限和虚警概率;提出了基于Neyman-Pearson准则的自适应门限算法,在约束条件下保证检测概率最大化。仿真结果表明,该自适应门限算法能够有效抑制多音干扰和线性调频干扰,干扰的剔除效果较好;同时具有良好的检测性能,较传统的双门限检测概率提高约3.14%的性能增益。     

一种对陆攻击飞行器命中精度概率圆检验方法

针对对陆攻击飞行器命中精度假设检验问题,尤其是不同风干扰条件下的命中精度检验问题,提出了一种不同母体条件下的命中精度概率圆序贯检验方法。通过分析试验方案与试验双方风险之间的关系,揭示了基于序贯的命中精度概率圆检验方法内涵,给出了试验子样n、检验门限m*和概率圆半径R的设计策略,建立了概率圆检验方法试验流程。提出基于验前误差分配的概率圆检验方法来解决不同风速影响落点偏差的精度折合问题,有效地回避了精度折合工作带来的计算模型复杂性和结果不确定性。利用实际飞行试验结果验证了命中精度概率圆检验方法的可行性,该方法简洁易行,具有非常良好的工程实践价值。     

博弈条件下基于SINR的制导雷达波形设计

针对电子战环境中用于扩展目标检测的制导雷达波形优化问题,提出了3种博弈策略模型,并针对不同博弈策略模型分别给出了波形优化策略。在前两种模型中,以最大化信干噪比为准则,在杂波条件下采用注水法优化波形;在第3种模型中,给出了智能雷达与智能目标之间的均衡解,并采用两步注水法得到了最优波形设计方案。仿真结果展示了不同条件下制导雷达和目标的功率分配策略。     

面向水下目标搜索的USV&UUV编队协同队形规划

针对异构USV&UUV编队的水下目标搜索效能最大化问题,开展了编队队形规划方法研究.为满足多样化的水下目标探测任务需求,依托USV和UUV各自在通信与水下目标探测方面的特长,将其编组成以USV为中心通信平台、以多UUV为水下目标探测子平台的异构水下目标探测编队.根据声呐方程建立了基于多声呐探测性能评估的概率感知模型,根...