混沌序列网形跳频网络同步方案

跳频信号的同步过程是跳频通信系统的关键.针对网形跳频网络中同步难的问题,提出了一种基于混沌序列的动态双频跳频同步方案.该方案采用混沌系统生成分布式跳频序列,同时引入并行解调器结构实现双频跳变的时序控制.仿真结果表明,方案可有效应对慢跳频通信系统中常见的部分频带干扰和强单频干扰,且同步建立过程简单迅速,系统的稳定性和安全...     

数字化扩频接收机的自适应抗干扰滤波方案研究

讨论了自适应抗干扰滤波在最小频移键控的直接序列扩频(DS-MSK)数字化接收机中的应用问题,对非线性滤波加以改进,提出了部分解扩非线性滤波(PDNF)结构,将快速更新子带自适应滤波(FRSAF)算法用于PDNF结构以提高收敛速度。结合FRSAF算法的PDNF自适应抗干扰滤波方案在收敛速度、稳健性和输出信噪比等方面明显优于结合LMS算法的传统非线性抗干扰滤波方案,仿真结果验证了上述结论。     

F-35加入美军核序列？

近年来,接连有消息称F-35将挂载现役B61核弹,成为美军具备战术核打击能力的隐形战斗机。众所周知,F-35作为美国倾力打造的新一代空战利器,在经历了“诸侯疯抢”和“退订风波”后的今天仍面临着严峻挑战。那么,如何看待B61核弹与F-35的关系？F-35一旦实现了“隐形”与‘核武”结合其战力如何？美国方面作出这样考虑,又包含了怎样的战略等谋？     

新四军实行军衔制的前前后后

谈到新四军实行军衔制,人们首先就会想到佩带中将军衔的叶挺。在新四军组建之初,作为国民革命军编制序列内的部队,国民政府也曾给新四军的高层军官授予了军衔。但当时考虑到我军现实,并未普遍实行和佩带军衔。大多数授了衔的军官,本人不仅知道,而且在干部档案中也有记载。     

基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法

针对水下动态目标搜索问题,提出一种基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法。采用蒙特卡罗统计方法生成大量目标运动轨迹,作为计算适应度依据;结合水声模型提出一种新型的累积探测概率计算方式;种群选择采用灾变思想与精英主义相结合方法,保证种群的非劣性和多样性,加速跳出局部极值;采用混沌序列方式选择交叉和变异点,增加种群随机性;采用动态自适应的交叉概率与变异概率,减少经验依赖,保证后期种群多样性。仿真实验结果表明,相较于传统算法和经典遗传算法,改进遗传算法能有效避免陷入局部极值,提高搜索概率。     

高铁大风预警模式挖掘

高铁大风预警的传统方法基于风速预测,当瞬时值高于限速阈值时触发报警,存在大量的误报警,不必要的限速控制影响了高铁行车效率。创新地提出了基于序列模式的预警方法,旨在挖掘报警事件前序数据中的频繁模式,找出报警事件的变化规律,通过滤除与非预警序列共有的频繁模式,得到预警序列独有的序列特征,构建了预警模式库。经兰新高铁沿线的监测数据验证,该方法在提高预测准确率的基础上降低了漏报率,同时有效地减少了模式匹配所需的时间,为提前预警预留充分的时间窗口,更加符合实际应用的需求。     

基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统

针对双序列跳频(Binary-Sequence Frequency Hopping,BSFH)在对偶信道被干扰的情况下会导致通信瘫痪的缺点,提出了一种基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统。在发送端利用线性调频信号对每一跳载波进行带内扩频,接收端将解跳后的信号作分数阶傅里叶变换,然后通过抽样判决得到发端信息。构建了相应的系统模型,推导了其在跟踪干扰和部分频带干扰下的误码率数学表达式。理论和仿真结果表明:在最坏跟踪干扰下,该系统比BSFH约有5 dB以上的性能增益;在部分频带干扰下,达到相同误码率时所需的信干比,改进方法比BSFH低约4 dB。     

创建在人民海军人才培养的大业中

改革开放以来,伴随着建设现代化强大海军的进程,海军军事教育改革不断深化,海军人才培养事业全面发展,海军编制序列中一支成建制、成规模、成系统的舰艇部队——中国人民解放军海军训练舰支队应运而生。这是海军人才培养大业的呼唤,是海军军事教育改革的必然,是海军院校人才培养史上浓墨重彩的一笔。     

改进推广卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的运用

对推广卡尔曼滤波算法进行了改进,提出了运用自适应门限滤除不可信观测向量的方法。在复杂多变的电磁环境中,有效的剔除不可信观测向量和防止有用信息的丢失一直是一对矛盾。改进的算法通过新息序列方差的统计信息确定自适应门限,并且对观测向量的每一个元素分别进行判决。仿真结果证明,该算法能够在防止有用信息丢失的同时有效剔除不可信观测向量,进而减小导引头的滤波误差。     

一种基于帧间相关的红外弱小目标运动轨迹检测方法

针对传统帧间相关法对部分虚警轨迹难以排除的问题,研究了一种简单的帧间相关去噪算法,并提出在此基础上再次运用数学形态学方法来进一步排除虚假轨迹。算法采用形态学top-hat变换和二值化方法预处理原始图像,然后根据目标帧间相关而噪声点不相关的特点去噪,之后相加得到初步运动轨迹图像;最后采用形态学开运算,排除虚假轨迹,得到最终的检测结果。结果中检测出的目标轨迹清晰,虚警少。实验表明,该方法能有效地检测出弱小目标的运动轨迹。