奇数维函数Walsh谱值分布特性研究

对奇数维函数的Walsh谱值分布特性进行研究 ,提出第I类线性免疫函数的概念并研究了这种函数的性质     

遗传算法在武警勤务中的应用研究

遗传算法是一种新的全局优化仿生算法。介绍了遗传算法的编码方法、选择算子、交叉算子和变异算子 ,以及适应度函数的设计 ,结合武警部队勤务的特点 ,探讨遗传算法在武警勤务中的应用。并以遗传算法在军事 (行军 )路线优化选择和智能排课系统中的应用为例 ,对遗传算法的建模等进行了探讨     

极值指数之推广矩估计量的渐近正态性

首先将推广矩估计量代换为一种新的估计量,然后研究由该估计量引起的一种与尾经验过程有关的函数的弱收敛问题,最后得到与推广矩估计量有关的一随机过程的弱收敛函数,同时也就得到了推广矩估计量的渐近分布,因而证明了推广估计量的渐近正态性.     

信任函数理论在仿真评估中的应用

将信任函数理论应用到了仿真结果评估问题中,给出了总体仿真结果的信任函数和信念区间的计算方法。对仿真结果的真实性评估具有一定意义。这种思想和算法可推广应用到其它各种不确定性推理决策问题中去。     

一种基于模糊可靠度确定雷达故障检测间隔期的方法

将雷达装备参数漂移的动态范围模糊化 ,并基于数理统计中参数估计的理论 ,建立了雷达装备的参数模糊可靠度预计模型。把该模型应用于确定雷达电参数的故障检测周期 ,并通过实例论证此方法的优越性和实用性。     

空中目标威胁的ABC-RVM评估方法

为改善防空作战中对空中目标威胁的判断决策能力,提出了一种基于蜂群（ABC）算法和相关向量机（RVM）的空中目标威胁评估方法。从防空作战的实际出发,依据数理统计分析构建空中目标威胁指标体系;采用ABC算法优化多核RVM的相关参数,构建空中目标威胁评估模型。仿真分析表明,该方法是一种精度较高的空中目标威胁评估方法,在各项精度指标上均优于单一Gauss核或单一Sigmoid核的RVM方法,从而证实它的有效性和可行性。     

基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法

针对传统迭代相邻互相关函数(ACCF)算法在低信噪比条件下对高速目标检测能力差的问题,提出了基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法。首先,通过两次ACCF操作对检测运动目标时出现的距离徙动和多普勒徙动进行有效校正;其次,使用加权核范数最小化方法对回波信号与噪声进行分离;最后,通过傅里叶变换实现对目标运动参数的估计并实现相参积累。实验结果表明：所提算法能够在低信噪比条件下恢复出淹没在噪声中的信号回波,有效提高传统ACCF算法的抗噪声性能。     

激光角度欺骗和高重频复合干扰有效概率研究

针对处于锁定跟踪阶段的导引头,采用激光角度欺骗和高重频复合干扰手段,对复合干扰下导引头波门录取信号进行了研究。建立了半主动激光制导系统的能量传输模型,描述了角度欺骗干扰、高重频干扰以及两者复合的基本原理;分析了无干扰时、角度欺骗干扰和高重频干扰下连续2个波门录取干扰信号的概率。以角度欺骗超前时间为仿真变量,分析了角度欺骗和高重频复合干扰下波门录取高重频信号的概率。参数对照仿真结果表明,提高制导信号和角度欺骗干扰信号的精度,增加波门宽度,提高高重频激光脉冲频率会增大复合干扰中高重频干扰成功的概率。本研究成果将为复杂战场条件下激光制导干扰与抗干扰应用研究提供参考。     

基于B样条插值曲线直接筛选的EMD及其在机械振动信号处理中的应用

经典的经验模式分解(EMD)方法通过求解信号的上下2条三次样条包络曲线的均值曲线,实现对原始信号的分解.但是对于非平稳、非线性信号,包络平均无法代替真正的局部平均.另外,基于包络平均的分解方法还会引入极值过冲和欠冲问题.利用B样条的良好局部性质直接计算信号的局部均值插值曲线,克服了三次样条包络方法在EMD分解中的不足.通过对旋转机械故障振动信号的分解处理,表明基于B样条局部均值插值曲线的经验模式分解方法得到的固有模式函数更符合信号的真实物理意义,分解结果更好.