非平稳噪声背景下相干信源DOA估计研究

针对非平稳噪声环境下相干信源的DOA估计问题,提出了一种新的差分平滑DOA估计算法,阐述了算法的实现原理和基本步骤,通过仿真实验分析了算法的子空间收敛性能、角分辨率以及DOA估计精度等性能。仿真结果表明,该算法可消除非平稳白噪声,运算量较小,不存在伪峰并且测向性能优良。     

可测同时到达信号的瞬时测频系统建模与仿真

根据傅里叶变换法测频原理,提出了一种可以测量同时到达多个信号的数字瞬时测频接收机方案,利用Matlab/Simulink工具对接收机进行了系统建模仿真。仿真结果表明,在同时到达多个信号的情况下,系统能准确测量各信号载频参数。最后研究了频率估计算法,结果显示,三次插值的方法既具有高的测频精度,又减少了测频时间。     

极化域-空域联合估计在反辐射导弹抗诱偏中的应用研究

提出了将极化阵列应用到反辐射导引头上,导引头利用目标与诱饵的极化差异,采用极化域-空域联合估计方法抗诱偏。首先,利用波达方向矩阵法,估算出雷达与诱饵的空间二维到达角和极化参数,将估算出来的二维到达角信息为反辐射导引头提供导引,极化参数用来鉴别雷达与诱饵,从而达到抗诱偏的目的。然后,结合导弹运动方程及导引方程对反辐射导弹抗三点源诱偏进行了全弹道数字仿真,并且采用Monte-Carlo方法对全弹道仿真进行了多次实验,仿真结果证明了将极化域-空域联合估计应用于反辐射导引头抗诱偏的可行性。     

战场数据融合仿真系统设计与实现

介绍了一种战场数据融合仿真系统的设计与实现方法。该系统由场景设定、信号产生、融合跟踪处理、目标识别、态势与威胁估计与数据库支持等功能子系统组成,模拟了数据融合的整个信息处理流程,包括:主动探测雷达、雷达侦察设备、通信侦察设备和敌我识别器获取敌我目标观测信息、利用多传感器跟踪数据对目标进行融合跟踪、提取辐射源电磁信息特征对敌方目标识别,进而形成态势与威胁估计。最终在Visual C#开发平台上利用MapX和ORACLE开发了战场数据融合仿真系统,并成功应用于实际系统中,取得了较好的效果。     

飞行器突发威胁下的智能自主航路规划技术

为了解决突发威胁情况下无人作战飞行器的智能自主航路规划问题,应用变结构自适应参数离散动态贝叶斯网络进行突发威胁时飞行器的突防方向进行选择,给出了模型的建立方法和参数的自适应产生方法,并将类爬山快速搜索算法应用于飞行器改变飞行路径的情况下的实时航路规划,并进行了仿真。仿真结果表明,该方法能够满足飞行器突发威胁下的实时规避威胁和实时航路重规划的要求。     

基于时频分析的到达角估计方法比较

提出了一种基于模式编码进行宽带信号到达角估计的方法。该方法通过广义回归神经网络(GRNN)对信号的线性时频协方差矩阵进行分类来实现。介绍了网络结构,数据仿真和应用于高频地波雷达目标定向的实际效果。特别介绍了通过窄带信号数据训练网络然后应用于宽带信号的训练方法,适于宽带训练数据难以获得的情形。仿真和实测数据的分析结果显示该估计方法能适应阵列的误差模式且鲁棒性好,在较低信噪比时能够给出正确估计。     

基于混合贝叶斯网络的非协作式敌我识别系统

混合贝叶斯网络就是允许连续节点和离散节点同时存在的贝叶斯网络。将混合贝叶斯网络应用到非协作式敌我识别系统中,建立了敌我识别的混合贝叶斯网络模型,通过混合贝叶斯网络实现多传感器敌我融合识别及识别可信度分析。仿真结果证明了混合贝叶斯网络可以很好地实现非协作式敌我识别系统的功能,并且该方法直观、准确度高,提高了敌我识别的可靠性。     

不确定信息远程火力战法贝叶斯设计方法

在获取具有统计特征的不确定信息的情况下,开发最优远程火力打击战法是联合作战规划中必须解决的重要难题,借助仿真、概率统计以及贝叶斯博弈分析的混合方法,通过对不确定信息进行贝叶斯统计分析,构建了在不确定信息条件下全局最优的远程火力打击战法设计的理论模型,为解决该问题提供了可行方法,对该模型的初步研究表明:在不确定信息条件下,全局最优的远程火力打击战法比局部最优的远程火力打击战法更能满足复杂多变的战场需求,取得更好的战果。     

一种新的二进制检测传感器网络定位跟踪方法

根据同时检测到目标的两个传感器节点对目标进行定位的特点,提出了一种适用于二进制检测传感器网络的改进质心定位法;给出了一种基于线性最小二乘估计的目标跟踪算法,并结合质心定位法和改进质心定位法,得到了目标运动的航速和航向。仿真表明:改进的质心定位法相比于质心定位法,具有更高的定位精度;基于线性最小二乘估计的目标跟踪方法可以获得较为准确的目标航速和航向。     

树状小波与多尺度估计理论的图像融合技术

针对红外和可见光图像的特点及相互融合的应用,提出一种基于树状小波多尺度估计理论的红外与可见光图像融合算法.首先对源图像进行树状小波多尺度分解,依据子图像的信息量得到塔式结构子图像;然后基于不同子图像对应层上的对应像素,根据EM算法估计模型参数,采用SAGE迭代算法优化估计参数得到融合子图像;最后根据小波逆变换获得融合图像.实验结果表明:该融合算法能够更好地综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息;性能评估显示:该算法得到的融合图像互信息较文献[5,6]分别提高了49.60%和24.90%,均方根误差分别减小了66.40%和56.00%.