三维空间主/被动雷达抗多假目标干扰研究

针对多假目标欺骗干扰下异地配置的主/被动雷达传感器系统,提出了一种新的三维情况下主/被动雷达联合鉴别虚假目标算法.首先采用基准线最小距离法排除部分虚假目标,再利用三维分配算法进一步进行鉴别.该算法与基于角度统计量和距离统计量鉴别虚假目标算法相比,可以得到较高的正确鉴别概率和较低的误鉴别概率.最后通过仿真的方法分析了观测次数、虚假目标距离和被动雷达精度对算法鉴别虚假目标概率的影响,结果表明,该算法可使主/被动雷达系统有效鉴别假目标.     

基于1.5维谱的船舶轴频电场信号实时检测

为有效地从海洋环境电场中检测出船舶轴频电场信号,在采用正态概率图法分析海洋环境电场高斯性的基础上,利用1.5维谱在抑制高斯噪声和加强谐波信号基频分量等方面的优势,提取特征频段(1～7Hz)范围内的1.5维谱的平均值为特征值,利用滑动检测方法对信号进行了实时检测,并通过实测数据对该检测算法进行验证。结果表明:该方法在信噪比较高和较低的情况下均能较好地实时检测到目标信号,并且在没有目标信号的情况下不会出现虚警。     

老子军事人道主义政治观刍议

老子以“道法自然”、“天道尚慈”为法理依据,提出了军事人道主义政治观,对战争的本质、性质和起源以及军事战略战术原则作了独具匠心的回答。“处柔、主静、守中”是《老子》军事人道主义政治观的三大基本运行法则。道家对“人”的终极关怀,“以正治国、无为而治”的政治艺术,“处柔克刚”、“不争而善胜”、“恬然为上”的战略思想以及“欲擒故纵”、“以奇用兵”等战术理念是中国政治文化史上的宝贵精神财富,至今对现代军事政治文化研究仍不失借鉴价值。     

浅论三维可视化技术应用

三维可视化技术引发了科研分析手段的革命,抢占三维可视化技术研发的制高点是我国学术界的紧迫任务,本文简要叙述了三维可视化技术的数学基础和编程基础,列举了三维可视化技术的应用现状,并结合作者的开发实践介绍了某三维作战仿真场景的研发情况。     

核子科学之父——欧内斯特·卢瑟福

哲学家认为,原子是不可分割的最小物质单元,后来人们又得悉原子内有电子存在。但是,电子在原子内属于何等地位,原子内部情形如何,一直到19世纪末,原子学说对此始终无法解答,更不能证明是否有单个原子存在。有“核子科学之父”尊称的卢瑟福,终生从事原子结构和放射性的研究,发现铀射线由两种成分组成,一种     

矩阵外积法Kalman滤波器在动态GPS定位中的应用

由于计算机有效字长的限制,滤波算法在计算机上实施时易于产生误差积累,误差协方差失去正定性或对称性,从而出现数值计算中的不稳定现象.一般情况下,当状态变量维数超过10时,滤波过程中出现滤波结果不稳定现象概率增大.为了解决滤波器数值计算不稳定问题,实践中提出并应用了许多方法,如自适应滤波、固定增益滤波、平方根滤波等.这些算法的不足是计算繁琐,效率低下.提出一个基于矩阵外积法所设计的快速、稳定的滤波算法,该卡尔曼滤波算法速度快,效率高,数值稳定性好,运算量少,将其应用于动态GPS定位验证了其有效性.     

改进的多目标GM-PHD分量融合算法

密集杂波的平行多目标跟踪场景中,高斯混合概率假设密度滤波器的计算代价随着分量的增多而不断变大,且其目标状态估计精度较低.为了解决这些问题,基于高斯混合概率假设密度滤波框架,提出一种改进的目标分量融合算法.通过目标分量的权重、均值及协方差的充分协作,该算法能够极大程度地融合目标强度中的相似分量,同时能够有效地避免真实目标分量被错误融合.仿真结果表明,密集杂波环境下该算法不仅具有较高的目标状态估计精度,而且其计算代价相对较低.     

基于非凸范数最小化图像去噪算法

为改善高斯噪声条件下图像去噪性能,基于低秩理论,提出基于伽马范数最小化的图像去噪算法.所提算法对噪声图像重叠分块,基于结构相似性指数自适应搜索与当前图像块若干最相似非局部图像块以组成相似图像块矩阵,进而利用非凸伽马范数无偏近似秩函数以构建低秩去噪模型,并基于凸优化理论求解所得低秩去噪优化问题,重组所得去噪图像块以获得最终去噪图像.与PID,NLM,BM3D和NNM等主流去噪算法相比,实验结果表明,所提算法可有效消除高斯噪声,且可较好地恢复原始图像细节.     

基于空间平滑的单次快拍DOA估计方法

针对DOA估计的实时性和数据污染影响,给出了一种基于空间平滑的单次快拍DOA估计算法.由空间平滑技术,对接收的单次快拍数据采取解相干,再对Toeplitz矩阵进行协方差处理、采用特征分解、MUSIC算法和ESPRIT算法对信号实现DOA估计.该算法只需单次快拍,大大地减少了计算量,并且比现有的算法估计性能更好.采用计算机实验模拟分析和验证,证实了其有效性.     

考虑地球曲率的三维目标APBR跟踪算法

针对机载被动双基站雷达(Airborne Passive Bistatic Radar,APBR)三维目标跟踪问题,提出一种杂波环境下考虑地球曲率的航迹起始与目标跟踪算法.在地心地固坐标系中建立包含地球曲率的目标运动模型和测量模型.利用多帧测量构建对数似然比函数,并通过遗传算法求解最优值,获得目标的三维状态初值.最后,利用概率数据关联结合扩展卡尔曼算法对杂波环境下的目标进行状态估计.仿真结果表明,所提方法比不考虑地球曲率的方法能获得更好的估计性能.