预备役部队武器装备管理应“四到位”

武器转备管理,是部队装备建设中带有基础性和经常性的重要工作,有其本身特殊性,预备役部队的武器装备管理,体现在严格落实武器装备管理法规制度基础上,应坚持做到在静态中的安全管理到位、动念中的跟踪监督到位、使用中的技术指导到位、工作中的奖惩机制到位等“四到位”。     

反辐射导引头对双噪声调频干扰源的角度分选

针对宽频带反辐射导弹导引头,推导出对于两个频谱重叠的噪声调频干扰源的合成相位差公式;仿真验证了当两个调频干扰信号存在一定能量差时,合成相位差的均值偏向能量较大的信号源。当两个噪声干扰源存在一定能量差时,可以跟踪能量较大的干扰源。     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。     

用于雷达距离跟踪特性测试的目标模拟器

本文研究了一种低成本、高精度的视频目标模拟器,它既可以模拟出静止目标和具有一定速度、一定加速度的运动目标,也可以用于雷达的距离跟踪系统和其它电子设备的性能测试.     

自调整交互多模型

本文提出了一种在X-Y平面内跟踪机动目标的新算法。该算法使用模糊if-then规则和指数衰减方法在过程噪声方差增加和减少时调整噪声方差值的大小.此外还提出了一种估计转弯机动角速度的新方法。并通过仿真数据和真实的数据对该算法和交互多模型(IMM)算法进行了比较。     

变结构MM估计器的模型集合序列条件估计

变结构多模型(VSMM)估计最重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集合(RAMS)方法。它由两个功能部分组成:模型集合自适应和模型集合序列条件估计。本文是针对第二部分。具体一点,就是通过推广著名的交互多模型(IMM)算法得到基于任意时变模型集合序列的一般的最优单步高效的递归模型集合序列条件估计。这种递归提供了一种在RAMS中是最优的为新激活的模型分配概率并且对基于这些模型的滤波器进行初始化的自然和系统的方法。此外,还给出了基于任意两个模型集合(未必是不相交)获得整体估计的最优和高效的融合方法。最优递归和融合为模型集合序列条件估计问题提供了对于大多数实际问题都相当令人满意的解决方案。这里给出的结果已经应用在最近建立起来的两个变结构MM估计器,似然模型集合和模型群切换算法中。这些算法是普遍适用和容易实现,并且明显优于可用的最好的固定结构的MM估计器。     

杂波环境下机动目标跟踪模拟

蒙特卡洛仿真为提高次最优贝叶斯估计精度提供了可能。有文献提出了一种新的自举仿真逼近方法——自举多模型滤波(BMM)来对机动目标进行跟踪。本文对这种算法进行了扩展,使其适用于杂波环境中,即把概率数据关联(PDA)和BMM算法进行组合来克服观测样本的不确定性。并通过模拟把BMM PDA算法和通用的解决此类问题的交互多模型概率数据关联(IMM PDA)滤波方法进行了比较。结果证明,BMM PDA算法更加行之有效。     

多故障信息标志的临界路径跟踪

提出了一种故障模拟方法——多故障信息标志的临界路径跟踪。虽然其基本概念类似于临界路径跟踪（CPT）和故障信息跟踪（FIT）,但是这种方法能大大减少扇出源的分析数量,故障在FFR中的传播比CPT中更加有效。本算法已用C语言在386微机上实现,并给出了ISCAS’85的十个组合电路的实验结果。     

某型无人机遥测天线跟踪系统的研制

本文介绍了某型无人机遥测天线跟踪系统的设计方案,重点讨论了控制方法,提出了一种有效的步进电机控制字结构和算法。本文对天线伺服设计、步进电机细分控制具有参考价值。     

数字化稳定跟踪系统软件设计

概述了数字化稳定跟踪系统的几个关键问题,通过理论分析与试验验证,提出了实现高性能数字化稳定跟踪系统的思路及方法