用于目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法

提出了一种用于雷达目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法。该算法根据跟踪器的动态需求,以广义调频信号为样板波形自适应设计下一时刻的发射波形,其目的是使预测的目标跟踪均方误差最小化,并假定高信噪比条件,且目标跟踪运动模型和观测模型均为线性。利用与某一波形相对应的克拉美-罗下限(CRLB)以及卡尔曼滤波器,通过最小化预测的跟踪均方误差来实现广义调频波形的自适应设计。仿真结果表明:在信噪比相同的情况下,与使用固定参数、自适应参数的线性调频波形设计算法相比,所提出的算法能够获得更低的目标跟踪均方误差。     

基于直接数据域自适应算法的相干信号DOA估计

利用直接数据域自适应算法的稳态权值代替噪声子空间构建空间谱,构造了一种超分辨波达方向(DOA)估计方法.为了解决谱峰搜索时的伪峰问题,采用参考阵元轮换得到多组线性无关稳态权值,逼近噪声子空间,能有效去除伪峰.针对相干信号的DOA估计,进一步提出了直接数据域取对称共轭向量的解相干方法.相比子空间分解类算法,本文算法不需估计信号源数目和协方差矩阵、不需特征分解,复杂度仅为O(MP),同时能有效完成解相干处理.     

Minimum deterrence and missile defenses: what's new,what's true,what's arguable

Minimum deterrence is a compromise, or halfway house, between nuclear abolition or nearly zero and assured destruction, the dominant paradigm for strategic nuclear arms control during and after the cold war. Minimum deterrence as applied to the current relationship between the United States and Russia would require downsizing the numbers of operationally deployed long-range nuclear weapons to 1000, or fewer, on each side. More drastic bilateral Russian–American reductions would require the cooperation of other nuclear weapons states in making proportional reductions in their own arsenals. In addition, US plans for European-based and global missile defenses cause considerable angst in Russia and threaten to derail the Obama “reset” in Russian–American relations, despite the uncertainties about current and plausible future performances of missile defense technologies.     

一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计

研究一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计,其系统中的不确定时滞项不是简单的线性有界条件,而是允许其存在高阶项,因此具有全局特性．在控制器的设计上;首先通过选取合适的径向基函数（RBF）神经网络的权向量去逼近时滞系统中的未知连续有界部分;然后在RBF神经网络输出的基础上,选用一个鲁棒自适应控制器来趋近时滞系统的不确定部分;同时,利用Lyapunov稳定性理论对混沌同步的条件给出了论证;最后,数据仿真的结果表明该方法的有效性．     

高超音速飞行器参数不确定性的自适应控制方法

针对高超音速飞行器飞行控制中被控对象模型参数不确定性的特点,应用简单自适应控制方法设计其纵向控制律。论述高超音速飞行器纵向运动的动力学模型和参考模型的建立,以及基于此参考模型用简单自适应理论设计飞行控制律的方法,并且通过数值仿真进行鲁棒性能验证。仿真结果表明,所设计的控制律可以根据参考模型与实际系统输出之差自适应地调节控制增益,对模型参数不确定性具有较好的抑制作用,设计方法可行。     

机动目标模型研究与发展综述

对机动目标模型的研究与发展进行了回顾,指出了各个模型的局限性,重点对Singer模型和“当前”统计模型的优缺点进行了分析,并得到有意义的结论;最后指出了未来机动目标模型研究的方向和趋势。     

一种基于博弈论的无线网状网络路由与信道分配联合优化算法

无线网络中的路由与信道分配可极大地影响网络的性能.为了解决无线网状网络中的路由与信道分配问题,提出并研究了一种称为CRAG(基于博弈论的无线网状网络路由与信道分配联合优化)的方法.CRAG采用协同博弈的方式将网络中的每个节点模型化为一个弈者,每个弈者的策略为与其相关的路由与信道分配方案,收益函数为给定流量需求矩阵下的成功传输流量.弈者通过协同博弈来优化收益函数以最大化网络的吞吐量.基于NS3的仿真结果表明,CRAG在收敛性、时延、丢包率和吞吐量方面优于其他当前的算法,从而证明了协同博弈的方法可以用于无线网状网络的路由与信道分配联合优化,并有效地改进网络性能.     

多目标跟踪的神经网络实现方法

多目标跟踪在军事和民用方面得到广泛的应用。自适应网络模型 ART对已学习过的对象具有稳定的快速识别能力 ,同时又能适应未学习的新对象 ,ART模型的这种优势可直接应用于雷达的多目标跟踪。经过仿真验证 ,利用 ART模型解决多目标跟踪数据关联问题的方法较为有效。     

基于自适应原理诊断传感器偏差故障的方法

在控制系统中 ,传感器是容易发生故障的部件 ,研究传感器故障诊断问题具有重要意义。介绍了一种基于自适应原理的传感器偏差故障诊断方法 ,首先将传感器偏差故障表示为系统状态 ,然后应用自适应原理估计出传感器偏差故障。仿真表明 ,用这种方法诊断传感器偏差故障是可行的。     

基于步进频率正交信号的星载MIMO-GMTI雷达空时频处理研究

多发多收(MIMO)体制雷达综合采用多通道、多频技术,为解决星载GMTI面临的探测慢速运动目标和消除盲速估计等问题提供了有效途径。MIMO雷达工作的基础是有效的波形设计。因此,在分析正交波形性能的基础上,结合GMTI应用需求,建立了星载MIMO雷达步进频率正交信号的基本参数确定准则,研究了步进频率MIMO雷达空时频联合自适应处理的基本原理,通过仿真验证了MIMO雷达在杂波抑制和GMTI性能上的优势。