军队专业技术干部英语考试复习方法探讨

主要针对我院研究人员参加军队专业技术干部英语考试时所存在的一些问题,通过笔者4年来在这方面的教学经验,力求予以应试者一定的指导,以达到在短时间内有效复习,合格通过的目的。文中提到的一些复习方法,重点已在在历届学员中得到应用并取得良好效果。     

船舶静态电场跟踪的渐进更新扩展卡尔曼滤波器

为了实现利用船舶静态电场对船舶进行跟踪的目的,针对传统卡尔曼滤波算法中存在的问题,设计一种新的非线性滤波器。建立船舶的状态空间模型,分析传统卡尔曼滤波算法在船舶跟踪中存在的问题;依据渐进贝叶斯思想,利用连续白噪声与离散白噪声序列噪声协方差之间的关系,设计一种新的渐进更新扩展卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制由于初始误差较大而造成的滤波性能下降和滤波发散,能够有效地跟踪船舶,具有较高的实用价值。     

基于相关性函数的多站微动特征分析与提取

针对多站雷达精度跨度大、难以有效进行融合识别的问题,提出了基于相关性函数的多站加权融合方法。首先建立了弹道目标滑动散射模型,通过时延相乘重构回波,并利用扩展Hough变换提取出距离像的曲线参数,从而建立方程组以求取微动信息。然后利用相关性函数对各雷达的支持度进行分析,最终对支持度高的观测数据进行融合识别。仿真结果表明该方法计算简单,能有效提高微动参数的估计精度,客观地反映各部雷达的可靠度。     

一类完全非线性函数的证明与计数

Helleseth等最近给出了一类二项式形式的完全非线性函数,这是至今为止所发现的第一类由两个互不等价的单项式组成的二项式形式的完全非线性函数。本文利用Frobinus自同构将其变形为一个新的二项式,给出了其完全非线性的简洁证明,指出了这类函数与x2是等价的,最后讨论了该类完全非线性函数的计数性质。     

扩展卡尔曼滤波在双基地信息融合中的应用

研究了扩展卡尔曼滤波理论,给出了双基地声纳系统的测距模型,推导了基于双基地声纳系统方位和距离的目标运动分析方法,给出了扩展卡尔曼滤波算法的模型,提出了给定发射站和接收站信息条件下的扩展卡尔曼滤波融合算法,进行了仿真实验,比较和分析了仿真结果,结果表明,所给出的目标运动分析方法提高了目标运动分析的稳定性和全局性。     

基于IEPF序贯融合的多传感器管理方法

针对主被动传感器信息融合的特点,提出了一种在IEPF序贯融合基础上进行传感器管理的方法。工程常采用的传统扩展卡尔曼滤波融合算法滤波精度不高,因此结合采用了粒子滤波方法。先对主被动传感器采用迭代扩展卡尔曼滤波集中式序贯融合,利用融合后的信息进行粒子更新,提高滤波精度,在此基础上采用分辨力增益的方法对传感器进行管理。仿真结果表明该方法能够提高对目标的跟踪精度,增强多传感器对环境变化的适应能力。     

UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.     

ARM系统中对CAN控制扩展的实现方法

基于ARM技术的处理器已经普遍应用于工业控制、汽车电子等各个领域.CAN总线也已广泛应用于这些领域,但大多数常用的ARM9系列芯片还没有在片内集成CAN总线的控制器,使得不得不在板级进行扩展.选用飞利浦的SJA1000器件作为CAN总线控制器在ARM系统中进行扩展,给出了两种通过总线扩展的实现方法,即通过CPLD转换时序的方法和双周期读写模拟方法,并对后者的实现方法做了详细论述.最后对CAN总线Linux下的驱动移植做了简要介绍.     

基于航迹跟踪的EKF应用研究

在复杂的电磁环境,对运动目标的跟踪检测成为目标定位跟踪领域的热点研究课题。介绍了雷达数据处理和EKF算法,并提出了在三维空间中EKF(扩展Kalman滤波)算法的应用,实时地跟踪三维空间中的运动目标,并进行了计算机模拟,验证了该算法具有的较好的鲁棒性和跟踪精度,能够满足现代战争的需要。     

机载多传感器角度融合跟踪结构与算法

未来战机的作战环境要求机载多传感器数据融合系统在仅有角度测量信息情况下仍须具有稳定的目标跟踪能力.对机载多传感器的角度融合跟踪系统的结构和算法进行了研究,分别给出了两个传感器同步测量时的集中式状态估计算法和异步测量时不损信息量的混合式状态估计算法,即顺序滤波方法,并对相应算法进行了仿真验证.