顾及地磁影响的GNSS电离层层析不等像素间距算法

突破传统全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)层析反演研究忽略地球磁场对电离层变化活动的影响,同时顾及不同电离层高度电子密度变化较大的影响,提出在地磁坐标系下建立电离层高度方向上不等像素间距的GNSS层析反演方法。在此基础上,通过建立新的电离层层析迭代松弛因子,提高GNSS电离层电子密度层析反演结果精度。利用IRI—2007电离层模型、GNSS实测数据与电离层测高仪数据,从模拟验证和实测数据对比两方面,反演统计了不同层析算法估算的峰值电离层电子密度误差、电子密度剖面结果平均绝对百分比误差及均方根误差,验证了顾及地磁影响的GNSS电离层层析不等像素间距算法的有效性。     

点-航迹质量评估的联合目标检测跟踪方法

针对复杂背景下微弱目标的检测和跟踪问题,提出了一种基于点-航迹质量评估的动态规划方法。该方法在雷达传统的检测跟踪结构的基础上,结合雷达真实目标回波特性和目标的运动规律,在单周期内,根据目标的回波特性提出点迹质量的概念,在进行点迹凝聚处理的同时计算点迹质量的大小;在多周期间,根据目标的运动规律对目标的位置进行外推估计,根据估计值与量测值之间的欧式距离和方位差设计一个置信因子并结合点迹质量来改进航迹指标函数。仿真验证结果表明,该方法能够有效地消除伪航迹,计算量较小,能够提高复杂背景下雷达对微弱目标的检测和跟踪性能,并且结构简单,在工程上易于实现。     

伪距定位中的GDOP最小值

讨论了一文计算伪距定位中GDOP最小值时数学上的缺陷和不严格性,指出文献在计算GDOP最小值时没有考虑到对应于钟差的特征值在值域上有限制,从而推导出的最小值不可能得到.对多站布阵时GDOP最小值进行了重新推导,给出不同站点数目时GDOP最小值的通式,并给出GDOP达到最小值时的布阵分布.     

指数型数据环境因子工程计算方法

在可靠性工程实践中,对于技术状态处于稳定期的产品,环境因子是对不同试验条件下的可靠性数据进行综合利用的重要参数。由于环境因子理论计算方法在工程应用中存在着很多问题,缺乏工程实用性,因而在可靠性工程中如何确定环境因子一直是个争议较多的问题。主要探讨了指数型数据环境因子的工程确定方法,在理论计算公式的基础上对可靠性试验数据进行了工程上的处理,由此获得的环境因子具备较强的工程实用性。     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

一种改进的时空二维Capon法

针对时空二维Capon法在主瓣杂波区性能不足的问题,提出了一种改进的时空二维Capon法,该方法处理主瓣杂波区时在时空二维Capon法的基础上增加辅助通道,而处理非主瓣杂波区时不再增加辅助通道。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法在运算量增加不大的情况下主瓣杂波区杂波抑制性能得到明显改善,且具有较强的容差能力。     

基于“当前”统计模型的改进自适应滤波算法

针对"当前"统计模型算法跟踪弱机动目标性能较低的缺陷,在分析当前统计模型算法及滤波增益特性,参考了几种修正的当前统计模型算法思路的基础上,根据能够抑制滤波发散的渐消因子构造了基于"当前"统计模型的自适应滤波算法。仿真结果表明该算法克服了当前统计模型的缺陷,在实时性与精度两方面得到了平衡,易于工程实现。     

基于递阶偏最小二乘回归的飞机采购价格预测

分析了飞机采购价格预测建模样本数据少、价格驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hierarchical Partial Least-Squares Regression,Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用Hi-PLS对飞机采购价格进行预测。以战斗机采购价格预测为例进行了研究,首先对战斗机采购价格驱动因子进行分组,然后应用Hi-PLS对分组后的价格驱动因子进行回归,建立采购价格预测模型。实例表明,在飞机采购价格预测方面,采用递阶偏最小二乘回归预测更能体现价格与飞机性能参数之间的关系。     

山西省国防科工办安全生产工作再上新台阶

2006年,我国运行核电机组取得良好业绩,总发电量548．45亿千瓦时,上网电量为518.08亿千瓦时,同比分别增长33％和29％。9台商运机组的平均负荷因子达到8768％。田湾核电站1号机组于2006年5月实现并网,使我国核电运行机组增加到10台。     

声矢量阵降维平行因子模型及方位估计方法

针对原有的声矢量阵三阶PARAFAC(平行因子)模型维数高、参数求解过程运算量大的缺点,建立了一种降维的PARAFAC模型。将声矢量阵看作空间共点的声压传感器子阵和振速传感器子阵,计算各子阵输出数据的自协方差,并构造了三阶张量,最后证明该张量满足三阶PARAFAC模型并利用交替迭代算法估计声源参数。仿真和实测数据表明:该方法可以用于多目标方位估计且估计精度优于超分辨率的ESPRIT算法。