基于改进二维熵-量子遗传算法的图像多阈值变化检测方法

针对二维熵法阈值分割中精度和时间性能较差的问题,提出了基于改进二维熵-量子遗传算法的多阈值图像分割方法。定义了二维阈值量子染色体的编码方式,解决了传统遗传算法优化二维最大指数熵阈值过程中速度慢、多样性小的缺点;在产生阈值解时,提出了半随机策略来代替传统的完全随机策略,加快寻优速度;改进了量子门旋转角度方式,提出了一种新的自适应旋转角度的方法,提高了算法的精度和收敛速度。并进行了分割实验和SAR图像变化检测实验。结果表明:该方法比基于一维熵的图像分割算法具有更高的抗噪性;其寻优速度较完全随机产生阈值解的量子遗传算法提高了3倍～5倍;避免了算法发散或过早收敛。与其他基于阈值分割的变化检测算法相比,性能更好。     

基于非线性Wiener过程的步进加速退化建模方法

针对步进加速退化试验中的非线性退化数据,考虑到产品之间的随机效应,给出了非线性Wiener过程的表达式,推导出了考虑随机效应的产品失效概率密度函数表达式;建立了步进加速退化模型,给出了各加速应力下性能退化量的关系模型;采用两步极大似然估计法,求解出退化模型中未知参数;结合某激光器的实例分析表明所建模型的拟合性较好,参数估计精度更高。     

连续波强激光武器的动态毁伤概率数学模型

在强激光武器的跟踪误差为均方可导、各态历经、零均值的正态过程的条件下,通过明晰的物理概念与严谨的数理演绎,导出了它的动态毁伤概率的级数表达式。通过算例探讨了动态毁伤概率的性质:它存在两个极大值所对应的随机穿越的自然频率,当跟踪系统工作在其中的非零频率上时,更具有快速反应能力;展现了跟踪误差的传递函数与动态毁伤概率间的定量关系。为论证、设计、检验强激光武器系统的动态毁伤概率提供了理论依据与技术支持。     

超短波信道建模方法

针对超短波信道传播条件复杂,缺乏相关成熟方法和模型的现状,对当前国内外现有超短波信道模型和建模方法进行了梳理、总结和归纳。简单介绍了超短波传播特性、信道参数以及现有模型,重点梳理了在不同应用场景下,可用于超短波信道建模的方法。然后,针对基于随机传播图理论的方法进行了重点介绍,总结了基于信道参数的模型验证方法。最后,针对不同的超短波应用条件,对相关的方法进行了展望。     

钢球侵彻不同靶标的相似性分析

为研究相同弹丸侵彻不同靶标所造成损伤之间的相似性,以钢球侵彻明胶造成的瞬时空腔的最大直径为研究对象,基于相似理论推导出瞬时空腔最大直径的相似准则方程,利用钢球侵彻明胶的实验数据求解出准则方程的系数和指数,最后通过钢球侵彻猪后腿实验验证了所得到的准则方程可用于不同靶标之间的相似性分析,并具有准确性和合理性。     

基于Riccati方程的动态传感器分配算法

针对组网跟踪系统传感器分配算法计算量过大的问题,提出了一种基于Riccati方程的动态传感器分配算法。该算法通过Riccati方程离线计算各传感器组合跟踪下的稳态滤波协方差,根据稳态滤波协方差与期望协方差的接近程度动态分配传感器资源。仿真结果显示,与传统协方差控制和贪婪算法相比,基于Riccati方程的动态传感器分配算法在大大减少计算量的同时能够保持较好的跟踪性能。该方法能够更好地应用于大规模传感器组网目标协同跟踪系统。     

基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B~2 d B。     

塔康信标扩展数据广播抗噪声性能分析

为扩展塔康信标数据广播功能,保持同导航功能的兼容性,分析了信标信号格式和系统要求,提出了基于OOK、PPM、DPSK的数据广播方法,将数据信号插在基准群之后播发。研究了高斯白噪声对3种数据广播信号的影响,分别推导出3种数据广播系统误码率公式。仿真结果表明:抗噪声性能从好到坏依次为OOK信号、DPSK信号、PPM信号;信噪比大于15 d B时,DPSK同PPM误码率基本相同,均小于6×10-5。同时,由于PPM方法数据广播速率高于OOK,实现复杂度低于DPSK,具有较好的综合性能。     

基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。     

水下导弹导引法与弹道仿真

假设目标作直线运动时,以未来方位导引法和自动变提前角导引法两种不同的导引方法为例,建立了水下导弹的线导和自导相对运动方程、导引弹道数学模型并进行了仿真,获得了水下导弹、目标和制导站的相对运动轨迹及水下导弹与目标相对距离随时间变化的曲线和攻击效果。对水下导弹攻击目标距离的预测具有较高的参考价值。