基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合

针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣;利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。     

SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航;能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

自适应采样数粒子滤波算法

基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法,在定义综合性能风险函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式,使得在跟踪过程中,可以根据目标的机动情况在线调节粒子数,以使跟踪性能达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验,结果表明,自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法,跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.7倍。     

韩国的“短腿”——韩国海军搜救与辅助舰船扫描

<正>"天安"号事件使韩国海军和韩国政府面临着前所未有的压力。3月26日"天安"号爆炸沉没后,一个韩国媒体记者迅速"分析"得出结论:断成两截沉底的"天安"号可能有部分舱室没有进水,里面可能有幸存的舰员,按照舱室的空气余量推算,舰员最多可能在水下存活69小时。这个"分析结果"被韩国媒体广泛传播,韩国政府被迫用最快的速度组织救援力量,试图挽救理论上还有生存希望的舰员……随着时间的推移,救援幸存者的行动宣告失败,而打捞舰体残骸的进程也数次遭遇波折。"天安"号事件不仅使韩国海军的训练和人员素质遭到广泛质疑,韩国海军的搜救打捞力量也显现出了诸多不足,与作战舰艇相比,支援舰艇的建设可以说是韩国海军真正的"短腿"。     

基于混合粒子群的武器分配与规划方法研究

武器-目标分配是一个至今未能解决好的多约束规划问题,其复杂性包括模型和算法两方面,已被证明是一个NP完全问题。在对以往武器-目标分配模型分析的基础上,引入时间和制导资源约束构建新的模型,以防御武器系统生存概率最大作为目标函数,提出一种混合粒子群算法。该算法融合粒子群算法和遗传算法,首先利用粒子群算法找到不受时间和制导资源约束的一组解,再利用一个遗传算法对粒子群算法找到的解进行寻优,最终找到一组满足时间和制导资源约束的最优解。仿真结果表明,该算法收敛速度快,求解精度高。     

信息对抗军事运筹理论的创新与实践

从信息对抗作战效能分析与评估、信息对抗作战模拟与仿真建模、信息对抗作战运筹分析与指挥辅助决策三个方面,讨论了信息对抗军事运筹理论与实践的创新方向、建设思路及应用性研究等问题。     

剩奶封口折三下

俗语说,天天击掌蹬脚,终生不显衰老,这确实是有医学根据的。 首先,手部经络穴位十分丰富。研究表明。拍击手掌不但能健脑益智、增强记忆力、消除疲劳、提高思维能力．还可辅助治疗末梢神经炎、手部麻木痉挛、高血压、脑血栓后遗症、失眠、冻疮、上肢关节炎、便秘、更年期综合征等多种常见病,且疗效明显。     

序贯滤波在双站无源定位中的应用研究

自卫噪声干扰条件下,制导雷达失去距离信息,无法完成对目标的跟踪任务.双站无源交叉定位是对抗自卫噪声干扰的一种常用手段,但存在计算量大、信息传输延时大等问题.提出双站序贯滤波方法克服交叉定位存在的不足,证明了序贯滤波的可观测性,仿真结果验证了提出算法的正确性.     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

参数和非参数滤波算法在贝叶斯估计问题中的比较

在贝叶斯估计问题中常用的滤波算法有两大类,一类是适用于非线性问题的,在卡尔曼滤波算法基础上发展出来的各种参数滤波算法,如扩展的卡尔曼滤波,拟线性卡尔曼滤波及近年提出的基于Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波算法等;另一类是基于蒙特卡洛仿真技术的非参数滤波算法--粒子滤波.两类跟踪算法在实际问题中都得到了广泛应用.从原理上对这两类算法中的四种具体算法进行了介绍,重点分析了每种算法的长处及不足,可为实际应用中算法的选择提供依据.