基于APSK信号周期性相差的载波频偏估计算法

随着卫星通信业务的发展,卫星高阶调制技术逐渐得到广泛的应用,然而高阶调制信号受载波频差的影响比较严重。基于高阶幅度相位调制(APSK)的信号特点,讨论了载波频偏对信号产生的影响,并根据频偏带来的相位偏差的周期性,采用了周期统计和快速傅里叶变换算法,从而获得噪声下的频偏估计值,并进行了仿真和性能分析。研究和仿真表明,该方法估计精度较高,简单易行,且不受载波初始相偏的影响。     

模糊优化理论的武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配问题是一个典型的NP完全问题,随着武器和目标数量的增多,以及分配结果评价标准多样性的存在,传统的优化求解算法如隐枚举法、割平面法、分支定界法等很难进行有效地求解。介绍一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,运用该理论建立了多个指标下的最佳武器-目标分配模型,并将蚁群算法应用于对模型的求解,为解决复杂的武器-目标分配问题提供了一种有效方法。     

空间重采样的宽带多重信号分类算法高分辨方位估计

空间重采样法是宽带恒定束宽波束形成的一种重要方法,采用声矢量阵推导了基于空间重采样的宽带MUSIC算法,并和相干子空间FFT插值法做了仿真比较,结果表明,所提算法的性能优于FFT插值法,表现为更低的分辨信噪比门限和估计均方误差上.     

扇形波束和针状波束雷达的地对空干扰暴露区比较

扇形波束和针状波束具有不同的方向性特点,对这两种波束的机载雷达实施干扰,将形成不同的暴露区.机载雷达天线本身的方向性是影响干扰能量进入雷达接收端的直接原因.提出两种波束雷达对接收干扰能量增益的计算方法,依据雷达干扰方程,通过计算仿真,分别绘制并分析两种暴露区的特点和变化规律,认为雷达天线波束方向性对干扰阵地配置、干扰目标选择、干扰时机选择和干扰效果评估都将产生深刻影响.     

改进的粒子群神经网络在飞控中的应用

针对BP神经网络对初始值敏感、容易陷入局部寻优且收敛速度较慢,提出用粒子群对神经网络的参数进行优化,同时设计了衰减的指数函数对惯性权重进行动态调整以提高算法性能.并应用该算法对导弹飞控系统的逆误差进行补偿,仿真结果表明,该方法对逆误差进行了有效的补偿,避免了局部寻优并提高了学习效率.     

三级联动确保下连当兵落到实处

团以上领导和机关干部当兵蹲连是弘扬优良传统、改进工作作风、密切官兵关系、加强基层建设的务实举措。对于基层部队而言,只有党委、机关、营连三级联动形成合力,才能确保下连当兵落到实处、求得实效。     

毛泽东方法论思想探析

毛泽东在领导新民主主义革命和社会主义建设的长期实践中,继承和发展了马克思列宁主义方法论思想,创造出具有中国共产党人风格的方法论思想理论体系.认真学习、应用和发展毛泽东方法论思想,对于提高党的各级领导干部的理论水平和工作能力,具有重要的理论和实践意义.     

一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法

雷达信号分选一直是雷达对抗情报处理中的难题,将网格聚类应用于雷达信号预分选,针对现有网格聚类需要输入网格划分、网格边界处理精度低等问题,提出一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法.该算法根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值,并对网格边界进行优化处理.仿真实验表明,该算法能有效适用于雷达信号预分选,且有较强的抗噪声能力.     

基于多智能体强化学习的无人机集群对抗方法研究

针对复杂动态不确定环境下的无人机集群对抗问题,基于多智能体强化学习开展了对抗决策方法的研究。首先,基于MaCA环境构建了无人机集群对抗模型;其次,引入集中训练网络的混合架构模式,改进了传统DDPG算法,设计了面向无人机集群对抗的MADDPG算法,分别采用基于规则的对抗策略和基于DQN的对抗策略对算法进行了训练,提升了对抗算法的鲁棒性、适应性和泛化性;最后,通过搭建对抗仿真环境,验证了所设计方法的有效性和可靠性。     

囿于控制多边形的NURBS拐点分析与控制

从变形的观点出发,首先研究了一般平面参数曲线变形过程中产生拐点的充分必要条件以及判定拐点的一个泛函方程。在此基础上,给出了研究非凸控制多边形NURBS曲线拐点的方法,特别研究了正则单拐、双拐多边形NURBS曲线拐点的分布问题,得到了分析与控制相应曲线拐点的条件和判据。本文的结果可应用于调节与控制曲线形状的算法设计,也可指导CAD造型工程师的交互设计。