基于改进协方差控制的传感器管理算法

针对传统的基于协方差控制的传感器管理算法使用全遍历方法所造成的计算量大,以及传感器切换频繁的问题,提出了一种基于改进协方差控制的传感器管理算法。该算法在每一时刻首先判断前一时刻所用传感器组是否能够满足目标跟踪需求,以滤波协方差与期望协方差的偏差作为参考,结合量纲变换和特征值求取,为协方差偏差矩阵经过量纲变换后得到的量纲一致阵的所有特征值设定一个精度阈值,然后判断滤波协方差是否满足期望,从而决定是否维持当前选择的传感器组。在目标作匀速、匀加速、协同转弯等多种场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法不仅在大部分场景下满足目标跟踪精度,而且能够提高传感器管理算法的实时性,同时降低传感器的切换频率。     

YFT77 向量语句的实现

本文提出了通过源语言到中间语言的变换进行语言扩充的方法。这种方法已用来在YFT77中扩充向量语句,实践证明,这是一种有效、可行的途径。     

实用D/A变换器引起的信号抖动分析

本文针对模拟信号数字化处理后,其信号会出现抖动这一实际现象,进行了深入的理论分析和计算,指出产生抖动的主要原因是数字离散信号在Ｄ／Ａ变换器滤波后残留了部分高频分量。本文推导了残留高频分量引起幅度抖动和相位抖动的表达式,分析了影响幅、相抖动的主要因素,并提出了减小抖动的措施。本文得出的结论对数字化系统设计,具有实际指导意义。     

雷达无线组网抗干扰技术

介绍了将三部火控雷达进行无线组网的一种方法。系统的网络拓扑结构采用星形结构,各子站由单片微型计算机、雷达数据采集模块、调制解调器和调频无线电台等组成,信息处理中心由通用PC机实现。雷达无线组网后,即可通过该系统的坐标转换功能实现雷达间的资源共享,也可实现实时的无源交叉跟踪和定位,还具有一定的抗反辐射导弹攻击的能力,从而形成一个综合抗干扰系统。     

平方根Spherical Simplex UKF在飞船姿态估计中的应用

提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的平方根spherical simplex unscented卡尔曼滤波算法。该算法将spherical simplex unscented变换与unscented卡尔曼滤波结合起来,与采用scaled unscented变换的unscented卡尔曼滤波相比,具有更低的计算量。其平方根形式由于协方差阵的半正定性,拥有更好的数值稳定性。飞船的姿态运动学描述采用了四元数,而用广义罗德里格斯参数来克服卡尔曼滤波过程中的四元数归一化误差。仿真结果表明,该算法比标准扩展卡尔曼滤波具有更低的姿态估计误差及更快的收敛率。     

基于遗传算法的整周模糊度OTF解算

建立了一种基于简单遗传算法的改进模糊度搜索方法。首先采用一组约束方程求解模糊度浮点数解 ,然后UDUT 和LDLT 分解对整周模糊度进行整数高斯变换以降低各整周模糊度之间的相关性 ,最后利用遗传算法进行整周模糊度搜索。在种群个体较少的情况下 ,为了避免早熟使搜索陷入局部最优 ,提出两种变异算子 ,保持个体的多样性。仿真结果表明改进后的算法能够实时动态解算整周模糊度 ,且较使用简单遗传算法具有更快的搜索速度和鲁棒性。     

网络中心环境下的军事通信超网络结构模型

网络中心环境下的军事通信网络是一个多重边异构的人工功能网络。为了分析、设计和构建网络中心环境下的军事通信网络,通过扩展、综合Jeff的作战网络模型和Hans的网络兵力参考模型,提出了一种能够清晰描述网络节点功能和链路传输类型的军事通信超网络结构模型,给出了模型的数学描述,并说明基于它可将军事通信网络分解为多个具有军事特征的功能子网或专业通信网。最后通过分析某联合作战部队通信的超网络结构特征,验证了模型的有效性。     

美国政府对中国军事信息化发展的曲解——解读《2019中国军事与安全发展报告》

本文通过分析《2019中国军事与安全发展报告》,指出美国对中国军事信息化进程缺乏统一评判标准,歪曲中国军事信息化理念,带来消极的国际影响。借助文本分析和实地参会,得出美国借助政策文件污蔑宣传,歪曲中国技术获取途径,联合盟国制衡,以此限制中国军事信息化发展的战略企图。原因是特朗普政府缺乏专业技术背景人才,美国无法取得军事网络领域的战略优势和中美在网络主权领域存在理念差异。并提出中国政府应对的策略建议:如学会应对崛起带来的挑战,积极参与网络空间军事合作和规则制定和争取网络领域话语宣传的主导权。     

虚拟现实技术的军事应用

虚拟现实(VirtualReality,简称VR)技术属于国防高科技发展的重要领域,迄今已成为开发研制大型军事电子信息系统、复杂武器装备、作战环境下多武器平台和体系对抗的重要工具。VR技术作为人类认识客观世界和改造客观世界的有效手段正日益发挥着重要的作用。扼要阐述VR技术的内涵与特点、构成与关键技术及其军事应用。