基于“当前”统计模型的改进自适应滤波算法

针对"当前"统计模型算法跟踪弱机动目标性能较低的缺陷,在分析当前统计模型算法及滤波增益特性,参考了几种修正的当前统计模型算法思路的基础上,根据能够抑制滤波发散的渐消因子构造了基于"当前"统计模型的自适应滤波算法。仿真结果表明该算法克服了当前统计模型的缺陷,在实时性与精度两方面得到了平衡,易于工程实现。     

改进的最速跟踪微分器滤波效果仿真

为保证获得数据的实时性以及滤除数据在获取过程中存在的一系列野值干扰,利用鲁棒滤波理论对最速跟踪微分器的跟踪和抗野值功能进行了改进,利用误差反馈的思想,对最速跟踪微分器进行实时在线的补偿修正,并将改进型跟踪微分器与标准最速跟踪微分器和鲁棒Kalman滤波器仿真结果进行了比较,表明经改进的最速跟踪微分器有更好的跟踪、滤波以及抗野值效果。     

一种非均匀采样的宽带雷达数字正交解调方法

数字正交解调是宽带雷达数字接收机的重要组成部分,灵活性和实时性是数字正交解调设计的关键问题。从二阶采样和多相滤波的原理出发,提出了基于非均匀采样的数字正交解调方法,给出了算法的实现结构,并通过仿真验证了算法的正确性。通过与低通滤波法、多相滤波法比较结果表明,基于非均匀采样的数字正交解调方法具有优化的实现结构和更好的实时性,可以用于宽带雷达数字接收机的设计。     

基于单GPS观测的SINS姿态校正方法

针对车(船)载惯性和GPS组合导航系统(INS/GPS),研究单天线GPS对INS的姿态校正方法。提出一种基于单天线GPS进行捷联惯导(SINS)机动中对准和姿态校正方法,该方法以GPS两个不同时刻的不共线速度向量为参考向量,利用TRIAD算法进行姿态确定,并设计了Kalman滤波器估计姿态四元数。仿真试验表明该方案能较好地校正惯导系统的初始对准误差,并通过实时校正保持长期的姿态精度。     

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。     

基于规则优化与排序的恶意代码匹配检测

恶意代码已在网络和主机系统中造成了严重的危害,对恶意代码进行有效的检测与防御已成必然。在综合现有一些恶意代码检测技术的基础上,提出了一种基于规则优化与排序的恶意代码匹配检测方法,并对检测系统的整体结构和功能模块进行了详细的描述。运用将面向协议特征变换为面向内容特征进行搜索匹配的思想,减少特征库中规则的条数,改进了特征库中规则的形式化描述。采用规则匹配成功的频繁度对规则在特征库中的位置进行了排序,以减少匹配搜索的深度,提高检测速度,同时对规则的形式化描述进行了相应的扩展。另外,为了获取更好的检测性能,改进了BM算法,通过设计匹配转移二维数组实现了搜索跳转。研究结果证明,该方法可节省时间,算法的效率高。     

交互式多模型粒子滤波算法综述

指出了交互式多模型方法和粒子滤波结合时存在的主要问题,围绕该问题,重点对国内外关于交互式多模型粒子滤波算法的相关研究成果进行整理和归纳,给出了典型的交互式多模型粒子滤波算法,综述了目前交互式多模型粒子滤波的应用情况,并指出了几个有价值研究方向。     

军用车辆行动部分疲劳寿命随机有限元分析

阐述了基于随机有限元的车辆行动部分可靠性原理及基本过程,将结构件的弹性模量、泊松比和几何尺寸等因素定义为随机场,并对其进行离散,同时分析了车辆行驶的典型路面的路面谱,利用随机有限元求解在不同的路面状况下车辆行动零部件的受力情况,得到了零部件危险点应力的随机分布和不同路面状况下疲劳可靠性,并对相关的实例进行分析。     

测试轮直径对路面不平度测试精度的影响

在加速度信号的路面不平度测量过程中,由于测试轮的几何外形对路面的滤波作用,会对功率谱密度的测量产生误差。为解决这一问题,在仿真环境下,通过测量在给定路面等级的随机路上行驶的测试装置测试轮的响应,研究不同直径的测试轮对同一路面不平度的滤波作用,分析其影响关系,从而为路面不平度测试装置测试轮轮径的选择提供参考。     

网格环境下基于任务的虚拟物流资源匹配策略

网格环境下的虚拟物流资源调度问题,实质就是资源与任务如何匹配的问题。以首先满足任务需求为前提,综合考虑任务以及资源两方面的匹配要求,建立了资源任务一对一匹配模型,通过量化任务（资源）各条件因素基准值及其所占权重比率,结合循环匹配算法,提出了一种基于任务的资源任务匹配策略,有效避免多任务对资源的争抢,实现了资源任务匹配的准确性和有效性。