自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。     

单兵信息系统协同作战技术研究

协同作战是提高体系作战能力,发挥整体作战效能的关键,针对单兵班组在未来信息化条件下单兵作战单元协同作战的协同模式、协同流程、协同策略,协同指挥、协同作战效能评估等方面进行阐释,对未来单兵信息系统班组协同作战技术研究具有一定的指导意义。     

一种基于单频GPS接收机的自迭代定位算法

随着通用航空及无人机产业的发展,低成本及小型化的导航解决方案将具有广泛的市场。提出了一种基于单频GPS接收机的自迭代定位算法,用于提高定位精度,增强定位收敛性。对该算法的基本原理进行了分析,并推导出该算法的数学模型,通过静态实验的方法对该算法的收敛性进行验证,并将该算法的位置信息与最小二乘法解出的位置信息进行对比,体现了自迭代定位算法的优势。     

电子干扰条件下基于攻击区指挥引导效能评估

针对传统指挥引导效能评估方法缺少对电子干扰因素定量分析的问题,在基于攻击区空战态势评估的基础上,提出了一种考虑电子干扰因素的超视距空战指挥引导效能评估模型。分析电子干扰对导弹攻击区的影响,从指挥引导目的态势分析入手,选取空战能力指数威胁函数和基于空空导弹攻击区的空战态势威胁函数两个指标,进行加权综合建立指挥引导效能评估函数,通过仿真计算验证了该模型的有效性。     

基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法

针对导弹系统技术复杂、贮存样本量受限、测试数据波动性较大等特点,结合装备的具体情况提出了基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法。该方法首先利用"对数-幂函数变换"对导弹的历史可靠性数据进行处理,提高数据光滑度,然后依据GM(1,1)模型计算得到可靠性预测值和残差,再利用残差建立残差修正模型,得到残差修正值,减少残差对结果的影响,最后利用残差修正值修正可靠性预测值并还原,求得可靠性最终预测值。实例表明,该改进模型对导弹系统可靠性变化的描述比传统模型更加准确有效,预测结果精度更高,为导弹贮存可靠性预测分析提供了一种有效的改进方法,其算法设计推广性强,可作为其他装备寿命预估的重要工具。     

同时收发认知抗干扰系统的改进能量检测算法

为增强复杂电磁环境中同时收发认知抗干扰通信系统的性能,研究了基于该系统的改进能量检测算法,推导出瑞利衰落信道中系统的检测概率、虚警概率及中断概率的理论表达式。该改进方法思想是将自干扰信道容量与接收机所需传输速率进行比较,通过比较结果确定能量检测门限值。仿真结果表明,改进能量检测算法能够有效地降低自干扰信号对同时收发认知抗干扰接收机的不利影响,提升系统的中断性能。     

综合射频系统在新型装甲平台中的应用

为了应对未来信息化战争对坦克装甲平台电子射频系统提出的更高要求,提出将综合射频系统应用在新型装甲平台上。该系统采用综合孔径方式设计,可完成对空目标搜索、精确跟踪、威胁判断、电子对抗、火力指引、毁伤评估等功能,在装甲平台防护中具有至关重要的作用。首先,介绍了装甲平台的多功能综合射频系统;其次,详细分析了该系统的组成、功能和特点,简要描述了作战中的应用模式;最后,针对综合射频系统在新型坦克装甲平台的进一步应用提出了发展建议。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。     

反导作战多传感器任务规划技术

多传感器任务规划技术是反导作战中的重要研究内容之一,即解决如何发挥多维传感器资源的互补优势,构建"传感器-目标-任务"序列,以实现整体执行效果最优。基于JDL信息融合模型深入剖析了反导作战多传感器任务规划体系结构及其信息交互。在此基础上,结合反导作战特点,从应用和理论研究两个方面分别对多传感器任务规划技术进行了叙述。