雾对舰载雷达电子侦察能力影响仿真

针对雾对舰载雷达电子侦查能力影响同题,引入雾对雷达电磁波衰减比例系数,建立了雾环境下雷达电子侦察距离的估算模型,并以雾对雷达侦察作用距离的影响为目标,对不同工作频率雷达侦察作用距离的影响进行了仿真分析,获得了定性和定量分析结论.     

一种新的避免航迹合并的比例联合概率关联算法

通过对传统的联合概率数据关联算法(JPDA)在平行临近及小角度交叉目标的关联跟踪中引起的航迹合并问题的分析,提出了一种基于最大交互概率的改进比例联合概率数据关联算法.该算法找出距离两逼近目标的交互概率中心最近的有效观测,引入一比例因子对该观测与所有目标的关联概率进行修正,将逼近目标“拉开”,从而抑制了航迹的合并.仿真结...     

战场电磁环境复杂度评估及其应用

简要阐述了战场复杂电磁环境的特点及其对电子设备的影响,针对雷达对抗电磁环境的自身特点,分析了极化对雷达对抗电磁环境的影响,提出了雷达对抗电磁环境复杂度评估的改进方法,并运用电磁环境复杂度评估结果建立电磁环境影响因子,对训练评估模型进行修正和完善,最后,以雷达分队作战能力评估为例,探讨了战场电磁环境复杂度评估在军事训练评...     

水下传感网基于节点权重的地理位置路由

水下传感网络采用声波进行通信,具有长时延、高错误率和低能耗要求等技术挑战。为此,提出基于节点权重的地理位置路由（weight of node-based routing,WNBR）。在WNBR路由中,当源节点需要转发数据包时,依据深度适度因子构建候选下一跳转发节点集,利用节点剩余能量、距离和链路质量信息计算下一跳转发节点集中每个节点的权重。最后,选择具有最大权重的节点作为源节点的下一跳转发节点。仿真结果表明,提出的WNBR路由能够有效均衡能耗,降低端到端时延,提高了数据包传递率。     

标准模型下非基于双线性对的非交互门限密钥封装机制

现有的高安全门限密码方案都是基于双线性配对实现的,由于双线性对的计算需要耗费大量的资源,这些方案在资源受限的环境下很不实用。因此,构造非基于双线性对密码方案是一件非常有意义的工作。带符号的二次剩余类群具有同双线性对类似的优良性质,可以用来构造门限密码方案。在带符号的二次剩余类群中,利用投影公钥技术,构造了一个非交互的门限密钥封装机制。该方案在因子分解困难问题假设下,具有自适用选择密文攻击安全性。由于避免了耗时的双线性对运算,方案具有较高的效率,可应用于资源受限的网络环境中。     

合作定位节点选择策略

合作定位是指接收机之间通过合作网络交换关键定位信息实现协同定位的新技术,接收机进行合作定位过程中可供使用的辅助节点包括可视卫星和已定位邻居接收机。接收机之间的合作增加定位过程中的可用辅助节点数量,进而增加位置估计的计算量和计算时间,在可用辅助节点较多时,定位实时性很难得到保证。提出改进次优节点选择算法,计算备选节点之间单位向量差作为节点价值,选择拥有最大价值的节点作为辅助节点。将新算法与4种典型的节点选择算法进行了对比,仿真实验证明该算法能够在较短时间内选择出接近最优算法得到的组合,综合性能优于现有节点选择算法。     

基于实验方法反导预警效能仿真实验因子选取

针对反导预警效能仿真实验因子过多容易导致实验点"组合爆炸"和根据2-8原理只有少数部分实验因子对实验结果起重要作用,因此开展反导预警效能仿真实验因子选取研究具有重要意义。首先简单介绍了2k-p析因设计和连续分支法,然后给出基于这2种方法的反导预警效能仿真实验因子筛选实例,以及这2种方法之间及其与层次分析法和全析因设计的对比分析。研究表明,采用给出的方法对反导预警效能仿真实验因子进行选取,方法可行,效率高效。     

改进鸽群算法的复杂信号盲源分离

由各类侦察、干扰、探测、通信信号构成的复杂信号盲源分离是侦干探通一体化系统接收信号处理的第一步,对盲源分离准确度要求更高。传统独立成分分析的盲源分离方法,存在容易求得局部最优解、分离性能较差等缺陷。针对这些问题,提出了一种改进鸽群算法的复杂信号盲源分离方法,通过在鸽群算法的地图和指南针算子中添加位置因子,以及在地标算子中添加压缩因子2种方式,平衡了算法前期全局探索能力以及后期局部搜索准确度,解决了易陷入局部最优以及早熟收敛的问题,提升了算法的寻优能力,同时该算法在收敛速度上也有所提升。仿真实验结果表明,该算法在低噪声和高噪声情况下均能较好地分离出复杂信号,对比传统独立成分分析的方法,具有更好的分离性能和收敛速度。     

冲击动力学分析中密集模态问题的研究

理论解释了密集模态对响应的放大效应,提出了一种处理密集模态的方法:考虑阻尼效应,假定冲击设计输入加速度发生在冲击开始后的1/4周期,得到密集模态响应的实际时间历程,将密集模态实际时间历程响应叠加后以一阶模态响应形式与非密集模态响应进行NRL合成,最终得到总响应.用一个工程实例验证了提出的理论和方法,结果表明:密集模态对...     

基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波

针对经典粒子滤波的样本退化问题,提出了基于预测残差的自适应Unscented粒子滤波.该方法将自适应因子与无迹卡尔曼滤波相结合构造粒子滤波的建议分布,即通过UT变化构造建议分布函数,利用预测残差作为自适应因子,在线调整测量预测协方差、状态测量互协方差和状态更新协方差的实时变化,从而调整其在滤波中的作用.非线性状态估计仿真实验表明,该算法具有较强的自适应性和较高的滤波精度.