多序列跳频在AWGN信道下抗部分频带干扰分析

常规跳频易受跟踪干扰影响,用信道表示信息的多序列跳频系统,具有良好的抗跟踪干扰性能。为检验多序列跳频在非跟踪型干扰下的通信效果,建立了多序列跳频在AWGN信道下的传输模型,分析了多序列跳频抗干扰的原理,研究了噪声环境对多序列跳频抗部分频带干扰性能的影响。理论分析和仿真结果表明,多序列跳频在信噪比为15 dB～30 dB且为最坏部分频带干扰的条件下,误码率为10-5所要求的信干比低于常规跳频2.2 dB～2.31 dB,具有良好的抗部分频带干扰能力。     

基于Gabor谱方法的跳频信号参数盲估计

提出了一种基于Gabor谱的未知跳频信号参数盲估计方法。该方法利用Gabor谱能量集中、时频分辨率高、交叉项干扰小的特点,在未知任何先验参数的情况下,能够准确估计出跳频信号的跳频频率、跳变时刻和跳频信号驻留时间等参数。通过计算机仿真得到了较为准确的估计结果,验证了该算法的有效性。     

基于EMEBN的空中目标战术意图识别方法

战术意图识别是战场态势分析与威胁评估中的重要一环,针对复杂战场环境中敌目标战术意图存在的动态性、序列性等问题,构建能够描述目标战术意图表达和推理的动态序列贝叶斯网络模型（dynamic series bayesian network,DSBN）,分析多实体贝叶斯网络（multi-entities bayesian network,MEBN）在表达规则知识概率迁移关系和序列关系的局限性,提出基于扩展多实体贝叶斯网络（extended multi-entities bayesian network,EMEBN）的战术意图识别模型构建方法,最后通过实例验证该方法的可行性和有效性。     

单步和多步寻优结合的诊断策略构建方法

为避免AO*算法及Rollout算法的回溯操作,同时克服信息熵算法最优性较差的问题,达到以较低测试费用对装备进行故障检测和隔离的目的,提出了一种单步和多步寻优结合的诊断策略构建方法。该方法以诊断策略构建与无噪声编码的相似性为依据,根据故障状态模糊集中的概率分布情况选择单步或多步寻优搜索方法。提出在故障状态模糊集中概率最大的故障满足一定条件时,优先对其进行隔离,并生成相应的测试序列,使先验概率较大的故障具有较少的测试步骤和费用,从而达到降低整体诊断费用的目的。通过实例分析验证,给出了诊断策略构建的具体过程,证明了方法的有效性。     

基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法

设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点.仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能非常接近稳态最优卡尔曼滤波器;基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能接近基于稳态最优卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能.     

张自忠所部编成与序列沿革

自1933年3月在喜峰口英勇抗击侵华日军起,张自忠所部历经天津、冀南、淮北、临沂、徐州、潢川、随枣、1939年冬季攻势、枣宜等大小战斗多次,广大官兵不怕牺牲,浴血奋战,狠狠地打击了日本侵略军,体现出不畏强暴、抵抗外侮的民族精神.1940年5月16日,张自忠在湖北宜城的十里长山光荣殉国,是役为国捐躯的尚有张敬、洪进田、马孝堂等官兵500余人(《张上将自忠纪念集》卷十四,173页,上海1948年版).     

关于直接序列扩频短波数据传输频带的研究

针对直接序列(DS)扩频技术在短波高速数据传输应用中频带的局限性,提出了依据DS信号的功率谱特性,采用并联的窄带滤波器组来实现DS信号在短波波段的窄带发射和接收,并对并联的窄带滤波器组的参数和基于DS技术的短波数据传输频带的实现进行了讨论。     

锥体空间目标基于进动特性识别

为了研究基于空间锥体目标进动特性的识别方法,通过对空间锥体目标的弹道建模,分析了进动锥体目标姿态角变化,引入平均视线角变化对回波RCS的影响,推导了空间锥体目标相对雷达波的姿态角计算公式,分析RCS随时间变化关系,通过回波RCS序列估计进动周期及进动角参数,以惯量比为特征,提出弹头和诱饵的识别方法,仿真试验证明了算法的有效性.     

可见光图像序列中运动弱小目标检测方法研究

为了使制导系统有足够的反应时间,要求在很远的距离上就能检测到目标.在这种情况下,目标在探测器输出图像平面上呈现为斑点目标,且信号强度很弱,这就给目标检测带来了较大的难度.采用了一种先膨胀后累加的处理方法,这种方法首先通过形态学膨胀来增大图像中的目标面积,使得运动目标在不同帧内产生重叠部分,然后再通过多帧累加来增强目标能量;图像序列的邻域判决法也是目标检测的一种常用方法,它利用目标运动的连续性来剔除图像中的虚警点,可以获得较好的处理效果.主要基于以上2种方法来完成目标的检测,并通过数学仿真的方法来对该方法进行验证.实验结果表明该方法能够有效地检测出信噪比不低于2.5的弱小运动目标.