KK分布杂波下的距离扩展目标检测算法

针对服从KK分布的大拖尾雷达杂波背景下的扩展目标检测问题,利用球不变随机变量表示了KK分布雷达杂波模型。在假设目标回波幅度已知的情况下,研究了基于Neyman-Pearson准则的距离扩展目标最优积累检测器,并通过对目标幅度的最大似然估计,推导了广义最大似然比检验检测器模型。为了降低这两种检测器中因计算第二类修正的贝塞尔函数而引入的运算复杂度,提出了一种基于顺序统计量的广义似然比检测器。该检测器利用检测窗内幅度较大的距离单元回波作为目标回波进行判决。利用蒙特卡罗仿真对这三种算法的性能进行了验证与比较,虽然最优积累检测器与广义似然比检测器具有更好的检测性能,但实现困难,计算量大,而基于顺序统计量的广义似然比检测器则具有更高的实用性。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。     

基于AM-LFM和IRT的旋转微动目标成像算法

在雷达成像中,基于CS的方法因其压缩采样的特性而在高分辨雷达成像中得到广泛应用。然而由于其是一种基于参数化的成像方法,对观测位置误差特别敏感。在实际中,一般无法知道精确的观测位置。观测位置的误差会造成成像结果位置的偏离、散焦以及无法聚焦。针对基于压缩感知的成像算法存在的观测位置依赖性问题,提出了一种基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和逆Radon变换(IRT)的微动目标成像算法。该方法根据分解后信号调频率分离目标微动信号与主体信号,再进行IRT成像。仿真及实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

Duffing混沌阈值的新定量求解法及其在WSD的应用

概述了求取Duffing系统阈值的3种传统方法,分析优缺点,最终提出一种新的求取混沌阈值的定量方法。这种方法能充分反映周期序列的振荡特征,因此,定义为周期特征量法。将该特征量作为混沌阈值可以明显区别混沌序列和周期序列,由此可以用于判断Duffing系统的输出状态,是一种优于其他方法的混沌判决。最后,仿真验证了该方法的可行性并应用于检测弱周期信号的有无及其幅值。     

基于随机冲击的相关竞争失效可靠性评估

针对电子产品在工程实践中受随机冲击应力的影响及多失效模式的问题,以累积冲击和极限冲击来描述产品的冲击过程,考虑失效模式相关性并建立了随机冲击下产品竞争失效模型。以具有自然耗损和突发耗损特点金属化膜脉冲电容器为对象,进行了可靠性对比分析,验证了模型的合理性和有效性,为遭受复合应力影响的电子产品的可靠性评估提供了一种新方法。     

电磁感应加热弹丸装药倒空技术分析研究

针对蒸汽加热在弹丸装药倒空中存在污染环境、装药适用范围小、能量利用率低等问题,提出了电磁感应加热弹丸装药倒空技术.分析了感应加热倒药方法的工作原理,构建了感应制热器的数学模型,基于磁热顺序耦合方法建立了二维轴对称感应加热弹丸装药有限元模型,开展了电磁场和温度场仿真研究.分析了不同时刻下弹丸装药不同位置的电磁场和温度场分...     

学习跟着航迹走 理论伴着浪花行

海军某驱逐舰支队521舰积极探索“随时能学、随处可学、随机深化”的“三随”理论学习模式,有力推动党的创新理论在基层的宣传普及,促进了各项任务的圆满完成。 一、科学构建立体多维学习网络。做到党的创新理论发展到哪里。理论学习就跟进到哪里     

语录体

正我要一厘米一厘米地告别5年军旅生涯。——海军南海舰队某海测船大队战士陈亚洲在退伍前的最后一次海测任务中,对他的那片海依依不舍。枪打不好,我就不配当连长!——济南军区某工兵团道路四连连长季金金克服右眼眼疾,在团里射击考核中左眼瞄、右手打,打出49环的好成绩,让大家赞叹不已。数月前,从不服输的他如是下决心。当兵是为了保"江山"的,不是来跑"江湖"的!——总后教导大队新兵团骨干如是说。他们通过开展新兵互助等活动,积极倡导健康,纯洁、向上的兵兵关系,助力新兵成长收效好。重返海天,我还是尖刀!——海军特级飞行员沈文杰因脑部肿瘤暂别飞行,经过手术治疗和恢复性训练,他     

不连续距离特征量信息融合方法

浅海波导中低频声场存在稳定可观察的干涉结构,目标辐射噪声LOFAR图中呈现干涉条纹图案。从条纹中可以提取出距离特征量信息,它反映了目标运动过程中的距离变化率。由于外部环境的影响或运动态势的改变,LOFAR图中条纹有可能会短暂丢失。此时,基于波导不变条纹的距离特征量提取算法失效。提出了不连续距离特征量信息融合方法,在条纹丢失期间内保持对目标距离特征量轨迹的跟踪。仿真及海试数据处理结果验证了其可行性。     

带时间窗的多无人机航迹规划两阶段启发式算法

带时间窗的多无人机(Unmanned Aerial Vehicles,简称UAV)航迹规划问题是一类重要的NP-Hard问题,相关启发式算法研究一直是该问题的研究重点和难点。建立了问题的UAV流模型,并提出了一种两阶段启发式算法用于问题求解。算法的第一阶段提出了一种基于"最迟完成服务优先"规则的航迹构造算法,用于获取问题的初始解;第二阶段利用模拟退火算法对初始解进行改进。最后基于Solomon Benchmark数据集对算法进行了测试,实验结果表明该启发式算法可以有效地求解带时间窗的多UAV航迹规划问题。