自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用

针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪.     

基于因子图的AUV协同导航通信延迟误差补偿算法

针对自主水下航行器协同导航系统水声通信延迟导致的定位误差增大问题,在因子图协同导航算法框架下提出一种基于量测信息重建的通信延迟补偿算法。首先,基于主从式协同导航系统状态方程、量测方程构建因子图模型。由于多个自主水下航行器距离量测信息导致因子图模型存在环结构,故通过两次消息传递迭代求解各节点变量概率密度分布。随后,在广播式水声通信延迟机理分析基础上进行量测信息重建,并将其接入因子图代替原始量测信息进行消息传递与解算,从而补偿水声通信延迟。仿真实验结果表明,所提算法可以有效提高从自主水下航行器定位精度,没有通信延迟补偿的协同导航算法定位精度与水声通信固定延迟呈反比,在水声通信固定延迟为10 s的条件下,所提算法相比没有通信延迟补偿的协同导航算法,定位精度可以提高82.57%。     

基于自适应模糊神经网络的油料消耗预测模型

根据我军油料消耗预测方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,激励预测模型,利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有作战估计条件,即可对部队日平均油料消耗做出预测。     

激光武器系统

本文阐述国外激光武器系统发展概况,激光与目标相互作用机理及破坏机制,激光武器系统的功能及组成,激光武器系统的主要技术性能及关键技术等。     

微波、超短波自适应干扰抵消器的实现

本文提出了一种采用正交通道自适应干扰抵消器方案,对方案的算法进行了讨论,在54～86MHz范围内进行了干扰抵消器硬件实现,达到了较高的抵消比。     

HP8970B噪声系数测量仪的检修

HP8970B是美国惠普公司生产的一种可以代表世界先进水平的噪声系数测量仪,在雷达、通信设备的研制中有着广泛的应用。本文总结了该仪器的一般检修规则,并通过一常见故障的修理示例,介绍了该仪器的故障分析与检修技巧。     

2019年水下无人系统发展综述

对2019年世界各主要国家和地区水下无人系统的发展情况进行了综合梳理分析。首先研究了美国和日本发布的水下无人系统相关战略规划,之后整理了世界主要国家和地区水下无人系统装备发展情况,并对水下无人系统的关键技术(水下光学通信技术,水下导航技术,能源动力技术,协同作战技术)发展情况进行了总结。综述表明世界各主要军事强国从战略规划、装备研制和技术攻关等维度不断推进水下无人系统能力建设,全面提升水下无人自主作战和跨域协同作战能力水平。