非平稳噪声背景下DOA分步估计方法研究

针对相干和非相干信源同时存在的情况,结合斜投影理论和互相关矢量Toeplitz矩阵重构(CVTR)的方法,提出一种新的信源DOA分步估计方法。该方法把相干信源和非相干信源分开分辨,对相干信源用CVTR方法来恢复为满秩,避免了常规平滑算法阵列孔径损失大、运算量大的缺点;用斜投影算子而非差分方法对信源进行分离,不受相关矩阵须为Toeplitz结构的限制,使得算法可适用于任意阵列结构形式。这种分步分辨思路可有效增强信源过载能力,同时在互相关矢量Toeplitz矩阵重构过程中,可把非平稳噪声协方差矩阵转换成白噪声结构,使得算法对非平稳噪声有较好的适应能力。     

基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别

结合灰关联分析和模糊理论,建立了一种模式识别方法。在此基础上提出了基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别模型,利用实例说明了模型的可行性。     

水下声源引起的水表面横向微波的理论研究

利用水下声信号在水表面引起的水表面横向微波振幅很小的条件,将普遍的流体力学方程线性化,推导出在水下点声源的激励下,水表面产生的二维横向微波色散关系以及波的传播形式。结果表明,二维水表面的横向微波具有和一维情况类似的结果,即具有波长短、传播速度小的特点,因而可以对入射到表面的激光束进行调制,为水下声信号检测奠定了理论基础。     

极化域—空域联合谱估计

首次提出极化域-空域联合谱的概念,拓广了电磁波特征参量的谱描述方法.结合具体的极化敏感阵列定义了极化域-空域联合谱,用MUSIC方法得到联合谱函数表达式.研究了联合谱的估计的重要性能指标估计精度和分辨力,估计精度用克拉美劳限CRB(cramer-Rao Bound)来具体度量,分辨力由极化域-空域模糊函数以及模糊图来描述.最后仿真结果验证了该方法的有效性和理论分析的正确性.     

一种针对基因识别的GHMM简化算法

广义隐Markov模型是计算机基因识别的一种重要模型,它克服了传统隐Markov模型的状态段长成几何分布的缺陷,更加适合于计算机基因识别。其缺点在于计算量大,需要采用有效的简化算法。利用基因的结构特点,在不附加额外限制条件的情况下,提出了一种新的简化算法,其计算复杂度是序列长度的线性函数。对实际生物序列数据的测试结果表明了此简化算法的有效性。     

导弹防御系统中的雷达目标识别研究

以评估美国国家导弹防御(NMD)系统雷达识别能力为背景,分析了地基雷达识别弹道导弹目标的技术途径。根据弹道导弹目标群在飞行中段和再入段表现出的特性差异,提出了涉及目标结构特性、姿态特性以及再入特性的综合识别策略,并初步分析了各种识别措施的可行性。     

基于改进欧几里得算法的卷积码快速盲识别算法

卷积码盲识别技术在信号截获、智能移动通信、多点广播通信等领域具有广泛应用,针对卷积码的快速盲识别问题,对经典欧几里得算法进行了改进,提出了一种基于改进欧几里得算法的卷积码的快速盲识别方法。算法对卷积码码率进行遍历,通过欧几里得迭代算法求解卷积的校验多项式,实现了任意码率卷积码的快速盲识别。对算法进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性,且算法的计算量小于文献中已有算法。     

基于量子遗传算法的钢管焊接结构焊缝损伤识别

利用从发射台骨架试验模型获取的模态参数,选择识别结果中精度较好的模态频率作为模型修正的基准频率.通过对待修正参数的灵敏度分析,运用ANSYS和MATLAB软件对有限元模型进行了修正.以实测模态和计算模态之间的误差建立一个带约束边界的非线性最小二乘目标函数,将损伤识别问题转化为优化问题,引入量子遗传算法处理模态参数,进行结构的损伤识别.为了让量子遗传算法更适用于结构工程损伤识别领域,提出了改进的动态策略调整量子门旋转角.以有限元模型焊接结点单元组弹性模量的降低模拟焊缝损伤,并假定了损伤工况,对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究表明:该损伤识别方法识别效果较为理想,为解决这种复杂焊接结构焊缝损伤识别问题提供了新的思路.     

“金盆洗手”却遇“秋后算账”——美国陆军信号情报专家出卖情报终落网

大卫·谢尔顿·布恩曾是美国国家安全局的一名陆军信号情报分析专家。因家庭和经济问题,他主动投靠苏联情报机构,出卖了包括美国针对苏联核攻击计划在内的多份绝密情报。退役后的布恩企图重操旧业,但却落入了联邦情报局设下的陷阱,最终受到应有的惩罚。     

“蓝军跟踪系统”：美军洞察战场的“第三只眼”

在军事演习中,美军喜欢将己方称为蓝军,而将假想敌称为红军;作战行动中,美军喜欢在地图上用蓝色符号标示己方,而用红色符号标示敌方。由此可见,“蓝军”即美军或盟友,“蓝军跟踪系统”（BlueForeeTracking,简称BFT）即美军用来掌握参战部队位置与行踪、实现敌我识别的一种信息系统。