受符号调制的m序列旁瓣特性研究

m序列因其优良的二值自相关特性而广泛应用于雷达和通信系统中。存在符号调制时 ,m序列匹配接收的旁瓣特性不再具有二值性。研究表明 :对于生成多项式相同的m序列 ,当移位寄存器的初始状态不同时 ,其符号调制下的旁瓣特性存在明显差异。选择合适的初始状态 ,可以得到较高的主旁瓣比。采用旁瓣抑制滤波器可以进一步显著提升主旁瓣比     

舰炮火控中滤波和预测的新思路

通过对现有火控中应用的滤波和预测方法的剖析和对火控输入信号及噪音的分析 ,提出了一种新的滤波和预测原理——闭环跟踪滤波原理。采用随动系统原理、误差相消原理和自适应控制原理相结合的方法 ,适合一次或二次运动的目标和噪音频谱大于目标运动频谱 10倍频程以上的情况 ,并能获得既快又精确的目标现在点参数和未来点位置值。     

基于前向型神经网络的空袭目标类型识别模型

对防空作战中空袭目标类型识别问题进行了研究 ,给出了进行目标类型识别的指标集 ,并建立了基于前向型神经网络识别模型 ,实例证明该方法是可行的。     

大地坐标系的超视距目标指示系统

超视距目标指示系统是为舰载导弹攻击本舰雷达视距以外目标而设计的.其主要功能是融合多方传感器的情报信息,解算出目标相对于导弹发射平台的距离和方位.在进行多传感器信息融合时,首先要做的工作就是把来自不同平台的多传感器数据转换到统一坐标系中.若选用大地坐标系为统一坐标系,直接在大地坐标系下进行时间对准、航迹滤波以及航迹融合,可以避免坐标系间的多次转换,节省大量的时间,并提高目标指示的精度.     

GPS动态定位与H_∞滤波算法

GPS动态定位的数据处理中通常应用基于"当前"加速度模型的卡尔曼滤波,而实际测量定位中难以保证卡尔曼滤波要求的动态模型(函数模型)和随机模型可靠和切合实际;另一方面,GPS信号易受干扰,因而容易出现观测误差.针对GPS动态定位的这一问题,探讨了在实际应用中存在模型误差和观测误差时的H∞滤波,与卡尔曼滤波相比,原理易于理解,在实际中也很容易实现, 减少了计算量且提高了滤波精度.     

快速Marginalized粒子滤波器在纯方位跟踪中的应用

为提高纯方位跟踪性能,降低粒子滤波方法的运算量,在原有Marginalized粒子滤波器(MPF)的基础上,对线性部分处理方法进行简化,提出了快速Marginalized粒子滤波器(FMPF),并结合纯方位跟踪模型,推导了FMPF应用的具体算法步骤,使用机动目标纯方位跟踪仿真实例,与其他滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和计算量.仿真结果表明,与标准粒子滤波器相比,FMPF可以提高线性部分的计算精度,同时减少MPF所需的计算量.     

集对分析联系度聚类方法在信息分类中的应用

常见的各种聚类方法在遭遇稀疏数据信息的状况下是无法使用的.提出了一种基于集对分析联系度的聚类方法.它借用集对分析的联系度,对稀疏数据矩阵进行同异反特征分类,给出了符合一定概率分布的同异反特征数,并由此给出了同异反距离的计算方法.求出距离矩阵后根据距离聚类方法给出聚类结果.最后给出了该方法在信息分类中的实际应用,证实了方法的可行性、合理性和应用性.     

基于信息融合和扩维Kalman滤波技术的系统误差估计算法研究

针对采用复合制导体制的面空导弹武器系统,目标支路和导弹支路分开后,引起中末制导交班误差增大,必须进行相对系统误差补偿,探讨了相对系统误差的估计技术.基于信息融合和扩维Kalman滤波技术,建立了估计模型和算法,通过2种不同情景的仿真,验证了模型和算法的正确有效性.     

基于集对分析的敌空袭兵器主要来袭方向判断

基于集对分析理论,提出敌空袭兵器主要来袭方向的判断模型。通过建立待评估方案决策矩阵,构造理想方案;运用层次分析法确定评价指标权重,形成待评估方案和理想方案联系矩阵;对各项指标值与其相应权重系数线性叠加合成,以同一度大小对备选方案排序选优,为敌空袭兵器主要来袭方向判断提供简单、实用的评价方法。最后,实例分析验证说明了该方法的准确可行。     

多速率交互式多模型粒子滤波研究

由于粒子滤波的算法原理,其计算量很大.研究了针对机动目标的交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)算法和多速率交互式多模型(MRIMM)算法,提出了多速率交互式多模型粒子滤波器(MRIMMPF)算法.该算法是在交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)的基础上引入多速率技术,期望在保持IMMPF的性能同时能够减少因为粒子滤波带来的计算量;最后通过和一搬基于EKF的IMM算法、IMMPF算法的比较,验证了该算法的有效性.