北斗卫星伪距信号质量评估及偏差校正

针对北斗卫星信号存在系统性伪距偏差的问题,从多路径角度评估北斗三频信号的质量,验证了该项偏差与卫星轨道类型、卫星仰角及信号频率有关。为消除这一系统性偏差的影响,采用连续分段线性函数建立北斗三频伪距偏差校正模型。与现有的改正模型所不同,所提模型不仅采用了更长时间范围内的北斗实测数据,更为重要的是它顾及了改正数的精度信息。基于动态精密单点定位的实验结果表明,采用所提方法修正后,接收机定位性能有明显提升。     

利用支持向量机的矢量跟踪通道故障检测算法

为了克服卫星导航矢量跟踪接收机中故障通道对其他正常通道的影响,提高矢量跟踪接收机的鲁棒性,提出一种利用支持向量机的通道故障检测算法,利用矢量跟踪接收机的导航滤波器的新息序列作为支持向量机的输入。支持向量机的输出为通道的状态,根据支持向量机的输出通道的状态来判断该通道是否纳入导航滤波器,用来跟踪滤波器状态值,这样能够有效地避免故障通道对导航结果的污染。仿真实验结果表明:该方法能准确地检测出有故障的通道,提高矢量跟踪环路的鲁棒性。     

高超声速飞行器组合导航体系效能评估

集合当今世界高精尖端技术的高超声速飞行器,单一或简单的组合导航方式已经无法保障其高超声速全球到达的飞行任务。研究了一种INS\GNSS\CNS组合导航体系方案,与典型的INS\GNSS组合导航系统方案相比较,并采用改进的贝叶斯法融合算法对这两种导航方案进行综合效能评估。结果证明,该评估方法切实可行,便于计算应用,证实了INS\GNSS\CNS组合导航体系保障高超声速飞行器作战能力更强。     

应用于卫星导航功率倒置阵的改进LMS算法*

采用功率倒置准则的自适应天线阵特别适合于弱信号、强干扰的场合,因而在卫星导航系统中得到了广泛的应用。针对基于最小均方误差(LMS)算法实现的卫星导航功率倒置阵在干扰数目或干扰功率突然减少时,算法收敛慢、影响信号接收性能的问题,分析了这一现象的产生机理,并提出了相应的改进算法。改进算法通过功率监测来检测干扰数目或干扰功率的突变,然后对LMS算法进行复位处理重置权值来达到迅速收敛的目的。仿真结果表明,与原算法相比,改进算法可显著提高功率倒置阵的收敛速度。     

邻频干扰对跳频GMSK接收机的性能影响分析

在考虑跳频系统中系统用户数、可用频点数、信道参数和环境噪声因素的条件下,重点研究邻频干扰(ACI)对跳频系统典型GMSK接收机误码率(BER)性能的影响。研究了GMSK非相干平方律接收结构和包络检波接收结构,通过分析接收信号经过各接收单元的变化,得出判决信号的解析表达式;通过分析判决信号的概率密度函数和特征函数,推导得出跳频系统在ACI影响下的系统BER公式。仿真结果表明,该理论能够评估ACI对跳频系统典型GMSK接收机的BER性能影响。     

悬浮式深弹反鱼雷武器系统的有效拦截域分析

针对悬浮式深弹反鱼雷武器系统在作战使用中需对目标的可拦性进行快速判断的需求,提出了系统有效拦截域的概念,又根据系统作战流程和工作原理,将有效拦截域判断条件细化为时间域和空间域两个方面判据,进而构建了基于实战中可获取的战场态势等相关信息计算系统有效拦截域的数学模型,并具体给出了一个计算实例。研究结果可为其作战使用提供一定参考。     

战术通信网组网方案评估优选方法

在当前信息化的战场环境下,战场环境瞬息万变,战术通信网作为信息化战争的神经中枢,起到了至关重要的作用,然而组网方案的好坏直接决定着通信网性能的优劣,因此,如何在战场环境下快速、自动、客观地评估战术通信网组网方案是一个亟待解决的问题。通过分析战术通信网的特性和要求,提出了战术通信网组网方案评估指标体系,并采用熵权灰关联的方法对组网方案进行评估优选,该方法方便快捷并且可以编程实现,不仅能够在战场环境下实时、自动地对组网方案进行评估优选,而且评估结果也符合实际情况,为指挥员提供了决策依据。     

基于复杂网络的武器装备体系贡献度评估分析方法

根据结构决定功能的系统论观点,基于复杂网络理论对武器装备作战体系网络的拓扑结构进行了分析,构建了基于不确定性自信息量的武器装备作战体系作战效能分析模型,提出了计算武器装备体系贡献度的方法,并通过算例验证,探讨了网络结构演化及度量参数改变对武器装备体系贡献度的影响,为武器装备体系贡献度评估分析提供了技术支撑。     

装备体系核心保障能力分析

明确了装备体系和核心保障能力的概念内涵。针对核心保障能力的评价问题,从评价参数和评价方法两个方面入手,系统整理了国内外开展关于核心保障能力的问题特点和研究进展,总结了现有研究成果,通过对照比较,指出了现有研究中存在的不足之处。在此基础上,从装备体系核心保障能力评价问题的外军研究成果、基础理论、系统分析和保障仿真技术4个方面,提出了后续的研究建议,对于相关科研人员具有参考和借鉴意义。     

基于灰色加权马尔科夫的部队集成训练效果预测

针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。