基于MSE准则抑制SPR射频干扰的方法

针对冲激体制的超宽带表层穿透雷达在时域接收中存在的射频干扰的问题,分析了射频干扰的性质与特征,并在此基础上,以MSE为准则,提出了A Scan的波形平均算法和B Scan方位向的中值滤波算法,并对实测的表层穿透雷达数据进行了处理。结果表明这两种算法都能较好地抑制SPR的RFI,最后对这两种算法的性能进行了比较和评估。     

火箭发动机可靠性增长评估的Bayes方法

针对火箭发动机分阶段试验,每阶段试验后对发动机出现的故障分析、归零的情况,提出等效试验数据的概念,结合Bayes方法对系统的可靠性增长试验进行评估,并在此基础上给出可靠度的增长分析,最后给出实例进行说明。     

聚(2-甲氧基-5-丁氧基)亚苯基亚乙烯的合成及电性能

本文用对甲氧基苯酚、正溴丁烷、聚甲醛为原料， 经醚化， 双氯甲基化和碱性消除反应， 合成出长链共轭且可溶的聚（２甲氧基５丁氧基）亚苯基亚乙烯，用 Ｉ Ｒ 和１ Ｈ Ｎ Ｍ Ｒ 表征了中间体和聚合物的结构，并测定了聚合物的伏—安特性曲线。     

应用最大熵谱估计进行导弹系统的仿真模型验证

探讨了导弹系统仿真模型验证的定量方法。依据最大熵谱估计方法分辨力高的特点，分析其近似统计特性，分别给出了两个样本和两个正态总体的一致性检验方法。仿真结果表明，利用最大熵谱估计进行有效性检验是可行的。最后给出了一个应用实例，应用谱估计方法进行寻的制导导弹数字仿真模型验证     

支持QoS的无线Mesh网络机会路由优化算法

针对空中骨干Mesh网络资源有限、计算能力相对不足的特点以及传统简单机会路由(Simple Opportunistic Adaptive Routing,SOAR)路由算法未充分考虑负载均衡与不同业务服务质量(Quality of Service,Qo S)保障需求差异性的问题,提出一种支持业务区分的改进型SOAR路由算法。该算法在考虑链路拥塞控制和负载均衡的基础上,定义综合预期传输次数来描述链路的综合状态,有效降低网络拥塞概率;同时根据传输业务类型的不同,设计一种基于层次分析法的路由选择策略,实现路径选择与业务类型的动态匹配。仿真结果表明,在重负载条件下,改进型SOAR路由算法相比传统SOAR路由算法其时延、吞吐量和吞吐率性能明显提升。当网络中存在不同类型业务时,改进型SOAR路由算法能够根据业务Qo S保障需求的差异性自适应选择最佳传输路径。     

基于卡尔曼滤波的单矢量水听器水中多目标方位跟踪

对单矢量水听器接收的声压和质点振速信息进行联合处理,采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,从而实现多目标声源方位的估计。对于低信噪比的情况,难免会引入较大的方位估计误差。采用最小二乘法对目标方位轨迹进行拟合并建立预测模型,然后通过卡尔曼滤波对单矢量水听器估计的目标方位轨迹进行优化。结果表明：单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应用统计特性表示;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;对于水中目标而言,1阶多项式足以进行方位轨迹拟合,再采用卡尔曼滤波能够有效提高目标方位跟踪精度。     

基于A*算法的无人机地面目标跟踪

提出一种在威胁环境下应用A*算法进行目标跟踪的方法。为了简化模型和便于分析,主要考虑地形和雷达威胁。在考虑了雷达盲区的安全区域内,利用目标的实时信息和改进后的A*算法对无人机航迹进行规划,以达到跟踪地面移动目标的目的。仿真结果表明,所提出的方法可以很好地实现目标跟踪。     

基于DoDAF的侦察卫星支援对海打击作战视图研究

侦察卫星是天基信息支援力量的重要组成部分,是实施海上远程精确打击的主要信息来源。优化侦察卫星支援对海打击作战体系,可以有效提高体系作战能力。基于OODA环描述了侦察卫星支援对海打击作战过程,参考DoDAF进行了侦察卫星支援对海打击作战视图研究,并构建了作战体系结构模型,对于优化侦察卫星支援对海打击体系顶层设计具有重要作用。     

基于SPRT的组合导航故障检测与隔离互辅算法

针对SPRT(序贯概率比检验)算法无法准确判断缓变故障结束时间的问题,提出了一种故障检测与隔离互辅算法。采用SPRT算法对滤波残差进行故障检测,确认故障后隔离故障观测量,重新建立卡尔曼滤波观测方程并完成量测更新,将隔离后的滤波结果作为下一时刻的滤波初值辅助故障检测。仿真结果表明,该方法能准确定位故障观测量并判断出故障的结束时间,提高了系统可靠性。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。