基于弹药效能分解的装备战损建模方法研究

针对传统装备战损建模方法通用性较差、难以满足装备实际维修需求的缺点,提出了基于弹药效能分解的装备战损建模方法,具体包括弹药毁伤效应建模、装备结构描述建模、装备抗毁性数据库建模3部分.该方法对装备战损的精细程度进行分析,并且可以求得针对某个可更换单元的维修工序,从而为装备维修保障提供决策依据和参考.     

EEMD联合AOK-TFR提取车辆微多普勒特征

利用连续波雷达探测运动车辆时,非线性、非平稳的多分量回波信号不易解析提取,基于此,提出了联合总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和自适应最优核时频分布(Adaptive Optimal Kernel Time-Frequency Distribution,AOK-TFR)的方法提取运动车辆的微多普勒(micro-Doppler)特征。建立了车体振动和车轮转动对雷达回波信号产生的复合调制效应数学模型,并对多分量回波信号进行了EEMD,通过联合AOKTFR解析回波信号的固有模态分量,得到了较清晰的微多普勒时频像,较好地克服了地杂波带来的EMD模态混叠。仿真分析表明该方法提取到的微多普勒特征参数与仿真参数吻合,证明了该方法的有效性。     

《军事通信技术》2013年优秀论文获奖名单

一等奖(2名):苏巧,沈越泓,袁志钢,徐鹏程.无线信道统计复用中一种信号解混的快速算法(4—1);杨茂强,鲁璐,郭道省,潘小飞.基于记忆非线性多项式的星地一体预失真算法(1—1)。二等奖(6名):曾明勇,田畅,吴泽民,付毅,揭斐然.多通道特征级联的人体目标再识别(3—1);马振,张雄伟,杨吉斌,徐玉龙.基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法研究(2—1);张江,张杭,柴仁     

基于LMS谱预测和小波分解的弱GPS信号捕获算法

弱GPS信号的捕获算法是高灵敏度GPS接收机的关键技术,首先介绍了传统的GPS捕获原理,在此基础上,参考小波分解对GPS捕获信号进行降噪处理的方法,并结合LMS谱预测降噪法,提出了LMS谱预测和小波分解混合弱GPS信号捕获算法。考虑到小波分解和LMS谱预测的降噪原理不同,对3种方法对GPS捕获信号的降噪效果进行了仿真和对比。仿真实验结果表明本文所提出的降噪算法与仅用小波分解和LMS谱预测相比最大输出信噪比分别提高4.29 dB和2.93 dB。有效地提升了GPS捕获信号的信噪比和接收机的灵敏度。     

串并联结构分解目标毁伤评估

针对仿真中空地导弹攻击复杂目标的毁伤评估问题,提出了一种基于串并联结构分解的目标毁伤评估算法,并引入了修复时间作为毁伤评估的一项指标.该算法首先按结构布局和功能关系将目标分解成多个子系统,并组成串并联结构图,然后根据导弹的精确落点对每个子系统进行毁伤评估,最后综合所有子系统的毁伤情况得出目标整体的毁伤程度和恢复正常所需...     

基于改进经验AM-FM解调的复杂信号瞬时特征分析方法

分析了Hilbert变换在计算复杂单分量信号瞬时特征时存在的不足,研究了一种称为经验AM-FM解调的信号瞬时特征计算方法,并对算法进行了改进.针对其在计算瞬时频率时易受噪声影响的不足,提出将该算法与加权平滑相位差分法相结合来抑制噪声的影响.结合经验模式分解和改进的经验AM-FM解调算法,提出了一种适合复杂多分量信号解调...     

GPS动态定位中整周模糊度的快速解算

在导航中快速和高精度GPS定位需要解算差分载波相位的整周模糊度值.目前整周模糊度的求解方法,丢失了对提高未知参数估值精度很有用的历元信息,并且在去相关过程中必须使方差阵为正定阵,不仅解算难度大,还可能出现病态分解,使得去相关失败.提出了一种GPS整周模糊度的快速解算方法,首先利用卡尔曼算法求解整周模糊度的浮点解;其次确定搜索空间,对协方差阵进行Cholesky分解,削弱其相关性;最后用ratio检验得出最终解.通过理论推导和基于实测数据的仿真分析表明,卡尔曼算法有效地利用多历元信息提高了浮点解的精度,并且在去相关过程中解决了方差阵必须为正定阵的问题,避免出现病态分解,使得搜索空间得到明显的改善,提高了效率,具有实际的应用价值.     

基于状态评估的复杂系统任务成功性评估

给出了基于状态评估的复杂任务成功性评估模型,通过任务分解确定相关功能单元,而后利用D-S证据理论对相关功能单元的技术状态展开评估,结合具体任务剖面与技术状态评估结果实现对复杂系统的任务成功性评估。最后以实例表明该方法运用在某型装甲装备任务成功性评估上的有效性和实用性。     

军队人力资源培训问题的整数线性规划模型

文章研究了军队人力资源培训问题,并基于时间和费用两个指标,建立了一个满足培训时间约束且费用最省的0-1整数线性规划模型,给出了基于Lagrange松驰分解的模型求解算法。在算法中,采用一种简单可行的Lagrange乘子更新方法代替传统的次梯度法。另外,文章证明了算法获得最优解的两个充分条件,计算实例初步表明给出的算法是行之有效的。     

基于高斯白噪声加入的EMD在旋转机械故障诊断中的应用研究

为了避免经验模式分解(EMD)过程中不同时间尺度函数间的模式混叠,采用基于高斯白噪声加入的经验模式分解方法,并将之应用于旋转机械故障诊断中。该方法主要是对同一信号重复若干次加入相互独立的高斯白噪声序列,并分别筛选固有模式函数,而后把各个对应的固有模式函数进行平均计算,消除白噪声对分解结果的影响。最后,通过对固有模式函数进行包络解调,从中提取故障特征。对实际旋转机械故障振动信号的分析结果表明,该方法能有效避免固有模式函数间模式混叠,提高故障诊断效果。