基于CNN的窄带雷达空中目标识别方法

空中目标识别是雷达的重要用途之一,窄带雷达因体制限制,无法获取目标高分辨识别信息供分类识别。为解决窄带防空预警雷达对空中目标识别判性难的问题,提出了基于卷积神经网络的空中目标识别方法,就空中目标识别判性模型的构建、训练数据集的生成进行了研究,采用模拟数据集及实测数据对模型进行了检验,结果表明该方法具有较好效果。     

基于能力的信息化弹药消耗预计方法

信息化弹药是现代作战中重要的精确杀伤武器,为了提高打击效率、降低费用代价,需要精确预计消耗量。针对信息化弹药毁伤概率高、受多种战场环境影响等特点,提出了基于能力的预计方法。该方法运用模糊逻辑理论对多种因素进行综合定量分析,根据弹药命中概率和目标类别获得目标-弹药匹配组合,并使用弹药费用和保障费用对匹配组合进行最低费用代价排序,通过目标价值和数量预计弹药消耗量。结合实例进行的仿真计算结果表明,该方法能有效预计信息化弹药消耗量。     

基于解释结构模型的高校辅导员职业能力因子分析

高校辅导员职业能力的高低对大学生思想政治觉悟与学业发展具有关键作用,影响着我国高等教育质量。因此,本文突破传统的研究方法与研究视角,利用解释结构理论及模型来进行高校辅导员职业能力的因子分析,构建高校辅导员职业能力因子的多级递阶解释结构模型,探讨职业能力因子之间的内在关系,为高校辅导员职业化建设提供相关建议。     

基于Kullback-Leibler距离离散度的加权代理模型

复杂系统的仿真通常具有高维度、高计算量等特点,代理模型因其明晰的数学表达和良好的计算特性可用于逼近真实系统。加权模型对比单个代理模型来说,其稳定性和适应性更广。不同的代理模型其性能不一,根据特定指标,可以构造最优加权代理模型。基于代理模型预测分布以及Kullback-Leibler距离构造各子代理模型之间的离散度,并提出一种新的权函数构造方法。算例表明,该方法与最优子模型的精度相当,同时能提高对真实响应分布的逼近。     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

船舶轴频电场跟踪

针对轴频电场包络跟踪中先验信息缺失的问题,研究了船舶轴频电场跟踪对传感器阵列的基本要求,引入了一种基于最大似然选择的多初值渐进更新扩展卡尔曼滤波算法。建立船舶轴频电场包络跟踪的状态空间模型,用水平电偶极子对船舶轴频电场包络进行建模;建立基于最大似然选择的多初值模型;基于轴频包络信号特征,研究了对传感器阵列排布方式的要求。仿真结果表明,利用轴频电场包络对船舶进行跟踪是可行的,要求传感器阵列至少由3个传感器组成,且3个传感器不在一条直线上;在传感器阵列满足要求的情况下,该算法可以有效解决轴频电场包络跟踪中的先验信息缺失问题,具有较高的实用价值。     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰自适应模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation, ACM)技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高链路的数据吞吐量。提出近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据链路预算的信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

高超声速滑翔导弹气动参数自适应跟踪建模

针对高超声速滑翔导弹跟踪中状态模型构建问题,研究基于制导变量变化规律的气动参数建模方法。对气动参数进行分析,指出传统建模方法的缺点。在假设制导变量服从一阶时滞过程的前提下,利用线性化的气动系数推导气动参数模型,通过分析不同飞行状态下的模型变式,证明模型对目标机动具有自适应性。对模型中未知参数的取值问题进行讨论,实现模型与飞行状态的自适应匹配。仿真结果表明：当目标发生机动时,所提模型性能明显优于传统模型。同时,在不同滤波器参数条件下的仿真结果进一步证实了模型的有效性。