GPS接收机中多路径干扰的研究

从GPS接收机内部结构入手,给出了GPS接收机码和载波跟踪环的功能以及多路径信号对码跟踪精度的影响;分析了在多路径干扰下.用窄相关器可以部分修正多路径对码环的跟踪误差,详细介绍了一种以窄相关为基础的新的窄相关器技术--微脉冲相关技术,通过与宽的标准相关器和窄相关器在伪距测量精度上的比较,说明了它是一种性能非常好的抗多路径技术.     

四种智能算法的比较研究

随着智能算法的研究深入,一些新的智能优化算法不断被提出,包括从遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等。这些算法都是从自然界的自然生物的特性启发而研究出来的,由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。通过这些算法的介绍和分析,并通过测试函数测试了四种算法的收敛性、收敛速度和精度,评价了这些智能算法在求解函数优化问题的能力。最后对优化算法今后的发展方向进行了评述与展望。     

对组网雷达的多目标航迹欺骗

由于目前点迹压缩、点迹串行合并等融合方法在组网雷达中的普遍应用,使得对单部雷达的多目标航迹欺骗很容易被雷达组网系统所识别。为了能够有效地欺骗组网雷达,并在网内各雷达的PPI显示器上显示相似的航迹,在对单部雷达实施多目标航迹欺骗的理论基础上,提出了一种对组网雷达实施多目标航迹欺骗的方法。根据组网雷达系统中各雷达坐标位置的不同以及各雷达主波束对准干扰机时间的不同,详细讨论了产生具有空间相关性和时间相关性的可控欺骗航迹的算法。     

变结构多模型估计第III部分:模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群。它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器。同时,它很容易实现。通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量。     

浅议兵棋系统的发展及军事运用

随着计算机技术的迅猛发展,涌现出大量计算机兵棋系统,并广泛用于对战争过程的模拟与研究。加强国内外兵棋系统的研究、探析,在提高全民国防素质,培养新型军事人才方面都发挥了良好的军事科普效益。     

机动岸导突击群作战效能评估模型研究

针对机动岸导突击群作战效能量化评估较为困难的问题,运用系统学的观点阐释了机动岸导突击群作战效能涌现性的概念,给出了其涌现性的判定准则.在分析机动岸导火力单元作战效能指标基础上,充分考虑机动岸导突击群作战体系的涌现行为,设计了突击群作战效能涌现性指标体系,提供了各项评价指标的数学模型,从而为机动岸导突击群作战效能的定量评...     

防空群掩护固定目标兵力区分模型构建

兵力区分是防空兵战斗部署的重要环节。传统的区分方法过于笼统,同时针对性不强。对防空群掩护固定目标时兵力区分的原则、方法和程序进行了探讨,并按照目标重要程度排序空袭兵力需求分析防空兵力需求分析兵力分配的思路建立了防空群兵力区分的数理模型。     

一种含最优变异的多微粒群优化算法

针对微粒群优化算法中的固有缺点,提出了带有最优变异算子的多微粒群优化算法,采用多个微粒群对目标函数进行寻优,并在寻优过程中对子群中最优微粒引入了最优变异算子。通过这样的处理,算法可以预防早熟收敛并具有更快的收敛速度和更好的局部开发能力。对一组测试函数的模拟实验结果表明,带最优变异的多微粒群优化算法可以摆脱局部最优解对微粒的吸引,在较少的代数内就能够获得好的优化结果。     

一种基于多组PSO的支持向量机参数优化算法

支持向量机具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于算法参数的选取.在粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于多组粒子群优化的支持向量机参数优化算法,该算法将各粒子自动分成多个组,能较快地在支持向量机算法参数取值范围内搜索到相应数据的算法最优参数和最优性能.     

粒子群优化算法在无人机设计中的应用

介绍了基本粒子群优化算法的思想、步骤,针对其有时会出现粒子在最优解附近“振荡”的现象,使用加入惯性权重因子的复合粒子群优化算法来对无人机(UAV)进行优化设计。最后以意大利研制成功的喷气无人机(米拉奇-100)为例对该算法进行了验算和仿真。由结果可知,该机的实际起飞重量与优化结果十分相似,证明了优化计算的可行性和高精度。