OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法

转发式干扰因与雷达发射波形的高度相关性,经雷达主瓣接收后易对雷达产生严重的干扰作用。为解决主瓣干扰问题,建立正交频率分集调频多输入多输出(orthogonal frequency division multiplexing-multiple input multiple output, OFDM-MIMO)雷达主瓣接收的转发式干扰信号模型,分析了该干扰对OFDM-MIMO雷达的干扰机理;同时基于自适应方法处理理论,推导了OFDM-MIMO雷达自适应处理权向量解析式,提出了基于距离依赖波束的OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法。理论研究和仿真结果表明,提出的方法提高了输出信干噪比,实现了转发式主瓣干扰的有效抑制。     

基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

对辐射源信号到达角的自适应跟踪估计

为提高信号到达角(AOA)的测量精度,采用修正的窗函数加权平均算法和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,将信号到达角的变化轨迹看作是一种做加速度机动的运动,实现对连续变化信号到达角的参数估计.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法有一定的应用价值.     

舰艇编队多声纳数据融合

分析了标准kalman滤波(KF)和自适应kalman滤波(AKF)的原理,通过仿真实验,对两种滤波算法的性能进行比较.结合各种声纳的探测特性和水下目标的特点,建立了舰艇编队的数据融合方案.选用简单凸组合融合算法作为舰艇编队协同反潜的航迹融合算法,将多声纳融合系统的融合结果和简单交叉定位算法进行了比较研究.仿真实验结果表明:自适应kalman滤波比标准kalman滤波具有更好的目标跟踪性能,多声纳融合结果较简单交叉定位结果的性能有大幅度提高,所选用的融合算法航迹能够较好的与真实航迹吻合.     

当前学生军训工作中存在的薄弱环节及对策

开展学生军事训练是全面贯彻党的教育方针,推进素质教育,培养"四有"新人的客观要求,是为国防和军队建设造就大批高素质后备兵员的重要措施,对提高我国国防综合实力具有重要意义。但就目前学生军训工作的现状看,仍然存在着一些薄弱环节,在一定程度上影响了学生军训工作顺利开展。一是学生军训机构薄弱与军训任务繁重之间的矛盾。目前,学生军训工作规模大、数量多、分布广,学生军训的组织、计划、协调和保障任务十分繁重。     

建立健全国防动员军事需求论证机制

国防动员军事需求论证,是新世纪新阶段筹划指导国防动员建设的重要内容,是进一步筑牢军事斗争准备基础、战时实施快速高效动员的关键环节。为此,加强信息化条件下国防动员建设,必须着眼我军的使命任务,     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.     

基于自适应神经网络滤波的引信去噪声研究

设计了自适应神经网络噪声抵消系统,该系统不需要关于噪声信号的先验知识,非线性映射能力强,具有自学习能力,计算量小,实时性好.利用该系统对含噪声的非线性信号建模,达到消除噪声的目的.通过LMS算法,对不同信噪比(SNR)的含噪引信信号进行滤波,仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制噪声.     

提高经常性思想教育质量重在抓实教育环节

提高部队经常性思想教育质量,要深入调查研究,准确掌握官兵思想脉搏;关注现实需求,回答解决官兵热点问题;着眼官兵思想差异,区分层次科学施教;紧跟形势任务变化,合理选择教育时机。     

自适应权值的嵌套式轮循调度算法

服务质量是目前网络应用研究的一个热点.采取何种队列调度算法则是确保服务质量的关键因素之一.针对NDRR算法不能很好地满足实时业务队列突发情况下的延迟性需求,提出了自适应权值的嵌套式轮循调度算法.当实时业务队列处于突发情况时,能够实现动态增加其权重.理论分析表明该算法有较好的公平性,并能降低实时业务队列的延迟上界,且算法的复杂度为O(1).仿真结果表明,该算法明显改善了突发状态下实时业务队列的延迟性能.