双站无源定位最佳配置分析

为了提高双站无源定位精度,在全局坐标系下分析了双站纯方位定位系统的最佳配置形式。首先研究了最小GDOP(Geometric Dilution of Precision)意义下的方位角约束关系及最优夹角,得到双站的最佳配置形式是目标与两传感器间呈一确定夹角的等腰三角形;在此基础上,讨论了夹角对GDOP的影响进而提出有效定位区域的概念,指出只有当目标位于该区域内时双站才能获得较好的定位精度。仿真结果验证了上述关于最佳配置形式及有效定位区域的分析,指出该结论可以应用到基于传感器管理的多站无源定位算法中。     

一种基于节点资源利用率的无标度网络路由策略

本文研究了节点负载处理能力异质条件下的无标度网络交通动力学过程,提出了一种基于节点资源利用率的全局动态路由策略。该策略利用网络中节点资源利用率构建了一种全局代价函数,选择使该代价函数最小的路径来传输负载。实验结果表明该路由策略在略微增加平均路径长度的情况下成倍地提高了网络负载传输能力,与有效路由策略的比较进一步验证了该策略的有效性。     

基于递推最小二乘的单站无源定位仿真分析

为达到无线射频注入的定位精度和实时性要求,提出采用递推最小二乘算法(RLS)进行定位.首先讨论了无线射频注入的定位精度需求,建立了机载无源单站定位模型,得出了最小二乘(LS)解.然后依据无线射频注入的实时性要求将其转化为递推形式.仿真结果表明,RLS算法与LS算法的定位精度和收敛速度接近,但前者实时性好,运算复杂度低,所需存储空间小,能够满足无线射频注入的定位需求.最后依据仿真结果给出了提高定位精度和收敛速度的措施.     

水下无载波窄脉冲相关特征检测

广泛应用于超宽带雷达的无载波窄脉冲信号具有较高的距离和角度分辨率、超近程探测能力、便于目标识别、抑制混响起伏等独特优势.现将其应用于水下声纳系统,水下窄脉冲信号具有宽低频特性,从相关方法出发,讨论无载频窄脉冲对体目标信号的检测.根据窄脉冲信号脉宽内相关特征不变特性,体目标信号经过相关器和特征判决器,可明显减小虚峰出现的概率.数值模拟和实验均验证并证明单次检测即可检测到目标信号,精确检测峰值出现时间.     

论新形势下支队级全勤指挥部指挥体系的构建

随着社会经济的飞速发展、城市化进程的加快,引发火灾的因素逐渐增加,特别是重特大火灾时有发生.构建支队级全勤指挥部指挥体系,从而提高处置各类灾害事故的成功率,最大限度的减少人民群众的生命财产损失,摆上了一个刻不容缓的位置.根据现阶段存在的问题,提出构建支队级全勤指挥部指挥体系的对策及思想原则.     

BOC信号无模糊捕获方法研究进展

BOC信号是源于GPS现代化计划的一种新型信号,并被广泛应用于未来几大导航系统的信号体制设计中.BOC信号的频谱具有分离性,能够充分利用现有的频谱资源,且其自相关函数的主峰比BPSK信号的窄,能够提供更好的码跟踪精度和抗多径能力,但其多峰特性带来错误捕获问题.根据国内外研究现状,深入研究了BPSK_like、副载波相位对消法、自相关边峰对消、去边峰等4种无模糊度的BOC信号捕获方法,探讨并仿真验证了各自方法的特点及其捕获性能,总结了BOC信号捕获技术的发展方向.     

“北斗”有望成我国主要导航方式

"北斗"多模导航终端市场规模2015年预计达到400亿元,2020年将达到4000亿元,有望取代美国的全球定位导航系统(GPS)单模,成为我国主要的导航方式2012年10月25日,中国第16颗北斗二代导航卫星被送入预定轨道;12月27日,北斗系统空间信号接口控制文件(ICD)正式版公布,标志着北斗导航系统正式向亚太区域提供持续无源定位、导航、授时等服务。如果说"北斗一代"的试验系统让中国成为世界上第三个拥有自主卫星导航     

基于复杂网络理论的军事通信网信息传播模型

文章结合军事通信网的发展趋势,论述了军事通信网的无标度特征,建立并研究了一种具有无标度特征的军事通信网的信息传播模型。研究表明,在具有无标度特征的军事通信网中,信息有效传播的临界值为零,即信息一旦被获取便可以在网络中有效传播。此外,文章借鉴病毒传播网络中的免疫策略,提出了限制军事通信网中假消息传播的熟人屏蔽策略。     

无源检测环境下无人机执行任务的对策研究

针对无源雷达系统的照射源类型、信号处理的难点和不足,对无人机在战前、战中等作战阶段在无源检测环境中顺利执行任务的对策进行了研究。通过对几种常用照射源优缺点的分析,重点研究了基于数字电视照射源无源检测环境下提高无人机生存概率的方法,依据无源检测原理和无源雷达的实现难题,提出了一套系统的无人机反检测方案,为无人机总体设计提供了参考。     

面向蛋白质功能预测中有向无环图标记结构的多示例多标记学习

在多示例多标记学习问题中,标记之间往往是相互关联的,其中有向无环图结构是一种常见的层次关联结构,可见于蛋白质的基因本体学生物学功能预测的应用场景中。针对其标记间的有向无环图结构,提出了一种新的多示例多标记学习算法。算法从原始数据的特征空间训练出所有标记共享的低维子空间,通过随机梯度下降方法来降低模型排序损失,并融入标记间有向无环图结构关系对预测标记进行优化。将该算法应用于多个数据集的蛋白质功能预测中,实验结果表明,该算法具有更高的效率及预测性能。