利用波达方位角及其变化率对运动辐射源的无源定位

阐述了利用波达方位角及其变化率对地面运动辐射源进行无源定位的原理,通过Jacobi矩阵推导出可观测性表达式,讨论了不同相对运动状态下的可观测条件.提出了融入波达方位角变化率信息的MGEKF(修正增益的扩展卡尔曼滤波)算法,并通过仿真与只利用方位角信息的MGEKF算法以及经典的EKF(卡尔曼滤波)算法进行了比较.     

921A 钢结构低周疲劳裂纹扩展特性试验研究

采用预制缺口的平板和加筋板结构试样,对 921A 钢进行了拉伸疲劳载荷作用下的低周疲劳试验得到了拉伸疲劳载荷作用下舰体结构破口裂纹扩展规律,提出了破损舰体结构在疲劳载荷作用下裂纹开裂和后续扩展的判据.该试验结果可直接用于分析和预报破损舰船结构在波浪中航行时的裂纹扩展情况,并为破损舰船的剩余疲劳寿命预报奠定了基础.     

UKF及其在目标跟踪中的应用

在高斯噪声环境下,为了解决扩展卡尔曼滤波(EKF)在目标跟踪应用中精度低和滤波发散的问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于非线性系统的目标跟踪.研究了无迹卡尔曼滤波估计方法,对采样策略进行了比例修正.通过UKF在目标跟踪中的应用仿真结果表明,与EKF相比较,UKF有更好的跟踪性能、收敛快、对噪声有更强的适应能力,算法实现简单.     

一种基于本体的功能建模表示方法

通过分析典型的功能模型并提取具有共性的公共概念和关系,结合本体建模技术,提出了一种基于本体的功能建模方法,以解决异种功能建模框架之间知识交换与协同设计问题.该方法将功能建模过程自顶向下分解成功能、行为、流与结构4个本体类,定义分析了相关属性,并建立了概念映射关系模型,有利于构造领域功能设计本体库.最后,利用该方法构建了离心通风机的功能建模本体库.     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。     

美军几种有效提高频谱利用率的技术

文中简要介绍了美军的几种可有效提高频谱利用率的技术,如基于信号传播控制的频谱复用技术:定向天线和组网;利用信号问差异的频谱复用技术:扩展频谱、信号极化和智能天线等。文中对这些技术的特征以及应用于频谱复用时的特点作了简要阐述。     

基于扩展卡尔曼滤波的浮标定位方法

由于浮标的随机漂移,在航空搜潜过程中,需要定期对浮标的位置进行更新。根据航空搜潜声纳浮标与飞机的相对方位信息,采用扩展卡尔曼滤波技术,分析了计算浮标位置的原理、方法,建立了相应的系统模型和仿真算法,从估计的相对位置误差和均方根误差两个方面,仿真分析了系统的误差性能。结果表明,该定位模型能够成功地跟踪浮标的位置,并具有较高的定位精度。     

基于领域本体的舰船装备维修保障知识表示研究

针对舰船装备维修保障领域维修保障知识缺乏有效统一管理、共享和重用程度低等问题,将领域本体理论引入维修保障知识管理中,提出了基于全寿命周期的舰船装备维修保障知识本体建模方法。分析舰船装备维修保障领域知识的来源、分类和构成,构建了装备维修保障领域的顶层本体及其概念关系。重点介绍了维修保障知识中故障案例知识的本体建模表示,并提出了基于预检索的全局故障案例知识检索算法,建立了原型系统并应用验证。结果表明:该方法能够解决目前维修保障知识管理中存在的问题,提高了知识检索效率。     

基于稀疏贝叶斯学习的扩展目标雷达关联成像*

雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,是一种高分辨凝视成像方式。传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该算法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该算法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法

充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理。仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能。