舰船辐射噪声检测的被动合成孔径算法

舰船辐射噪声在低频段具有稳定的线谱成分,其特征信息丰富,利用该线谱成分可以实现对水下目标的检测.被动合成孔径(Passive Synthetic Aperture Sonar,PSAS)算法对小孔径基阵沿直线运动接收到的信号进行合成处理,从而达到虚拟大孔径基阵的方位分辨力效果,进而提高对弱目标信号的检测能力.理论分析结合仿真不同因素对被动合成孔径算法影响,验证了算法的有效性和可行性.     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.     

单站纯方位目标跟踪系统可观测性分析

针对单站纯方位目标跟踪系统的可观测性,在研究国内外有关状况的基础上,给出了单站纯方位目标运动分析的问题描述,综述了国内外的研究和发展情况,给出了由观测可观测性的一些结论和证明.其中对某些经典的结论给出了简单、明了的证明方法,这些有助于该问题的深入理解和研究.     

大容量非晶合金中频变压器的噪声抑制技术

从噪声源和噪声传播途径两个方面讨论了大容量非晶合金中频变压器的噪声抑制措施:通过对比两电平与三电平移相全桥逆变电路输出电压的总谐波畸变率确定直流变换器中逆变电路的工作点,从源头上抑制噪声;通过增加内衬吸音海绵的隔音柜阻碍空气噪声传播,并通过自行研制的一台大容量直流变换器进行了试验验证.结果表明:该措施能够很好地抑制中频变压器噪声.     

脉冲噪声环境下无线通信系统性能研究

针对基于高斯噪声的无线通信系统无法适应脉冲噪声的情况,以α稳定分布作为脉冲噪声模型,根据模型统计特性,经过理论分析给出了脉冲噪声条件下2ASK的误码特性计算方法,并通过仿真实验验证了该方法的正确性.仿真表明,在混合信噪比较低(MSNR10dB)的情况下脉冲噪声的影响并不明显,接近于高斯噪声,而在较高混合信噪比(MSNR11dB)情况下脉冲噪声使系统的误码率急剧增加,对通信质量造成严重破坏.     

基于观测预测粒子滤波的雷达组网目标状态估计

雷达组网系统跟踪目标时,观测数据与目标跟踪状态成严重非线性关系,难以用卡尔曼滤波最优估计方法,处理非高斯非线性系统滤波估计问题的粒子滤波算法容易产生粒子退化问题。因此,使用观测预测粒子滤波算法解决这个问题,该算法基于观测似然进行重要性采样,结合一步预测信息计算粒子权值,保证了采样粒子处于高观测似然区,并充分利用了一步预测信息。仿真验证表明,将观测预测粒子滤波算法应用于目标状态估计,避免了粒子退化,收敛快,估计精度高。     

接近观测最后逼近段最优制导方法

接近观测是一种新兴的天基观测手段,精确地导引飞行器到达目标附近合适的观测点是关键技术之一。针对接近观测最后逼近段制导问题,提出了一种最优末制导方法。在惯性系中建立了相对运动方程,把目标和观测点的相对位置作为终端约束,引入了综合考虑飞行时间与燃料消耗要求的性能指标,从而把接近目标的过程转化为最优控制问题,求解出最优推力方向、发动机工作时间和飞行时间。在此基础上,设计了最优制导方案。仿真分析表明最优末制导方法的精度较高,能够满足抵近观察任务的要求,同时对深空探测、交会对接等任务具有借鉴意义。     

振动信号变换器的设计与实现

多传感器采编器能够实现复杂环境下对飞行体在发射过程中振动加速度、冲击加速度、压力、温度等动态参数的实时测量和记录。传感变换器电路的性能直接影响采集系统的采样精度。为了实现准确测量,对广泛应用于工程实践中的高阶集成开关电容滤波器产生的混叠效应的抑制方法进行分析及实验。实现了一种可程控放大、具有稳定通带截止频率的振动信号变换器设计。实验结果表明,该变换器电路具有体积小、集成度高、滤波衰减陡度大,频率测试精度高等特点。     

鱼雷发射噪声对“潜艇占位射击可行域”的影响分析

潜艇鱼雷发射噪声是潜艇作战的不利因素之一。深入分析了现行潜艇占位射击可行域的局限性,讨论了发射噪声对传统潜艇射击可行域性分析计算所带来的影响。在将发射噪声纳入综合考量后,给出了实际算例,充分考虑到发射噪声对潜艇占位射击可行域的影响,以此为对比得到经过优化的潜艇占位可行域,对潜艇作战使用具有一定的指导意义。     

一种新的脉冲噪声滤波算法

针对传统中值滤波法在去除脉冲噪声时存在的不足,提出了一种由噪声检测、噪声滤波和误检像素校正三个阶段组成的图像噪声滤波方法.通过对不同类型和不同强度噪声图像的实验结果表明,该方法在去除噪声的同时较好地保持了边缘,在噪声率为80%时,该方法比中值滤波法的峰值信噪比提高了16 dB.