基于软件无线电的DS/SS载频跟踪方法

扩频序列的精确同步是接收机正确解扩的关键问题。提出一种基于软件无线电技术,对DS/SS载频偏移量实现快速跟踪的数值算法,并讨论了实现步骤及估计性能。该算法具有三个优点:(1)可消除载频初始相位的影响。(2)适于极低信噪比条件下的载波跟踪。(3)算法简便,易于实现。仿真及实验均验证了此算法的可行性。     

分布式多平台态势一致性的实现机制

联合作战是现代战争的主要作战形式,参与联合作战的平台之间需要进行情报共享,形成协同一致的战场态势图。重点研究了Link16在分布式多平台之间实现态势一致性的机制,分析了其总体思路、采用的处理流程和方法、使用的消息种类、存在的问题和不足,并结合我军实际,提出了分布式多平台态势一致性的系统架构和实现方法。     

转向机动条件下利用拖船航迹的拖线阵阵形估计

针对水动力模型(water-pulley模型)适用范围有限的问题,提出一种对拖船航迹进行平滑得到拖线阵声阵段运动轨迹,进而实现阵形估计的方法。通过分析缆的稳态振荡响应特性,近似认为声阵段上各点沿同一轨迹运动;设计平滑窗将拖船回转机动航迹平滑为声阵段航迹,并将其拓展应用于拖船转向机动的情况;利用平滑窗的一部分对距离拖船不足平滑窗宽度的航迹部分进行平滑得到当前拖缆段阵形,从而实现转向机动过程中全阵阵形的实时估计。仿真结果表明:若拖线阵由间隔为5 m的81个阵元构成,所提出的方法与朴素water-pulley模型相比可以使转向机动过程中的平均阵增益提高约0.8 dB,平均方位估计偏差减小约4.7°。利用仿真结果分析算法的输入敏感性,对阵形估计方法进行简化使其更易于工程实现,海试数据验证表明简化的方法可行、有效。     

基于改进积累方式的Hough变换和最小方差航迹起始方法

主要研究杂波密集环境下多目标航迹起始问题,提出一种改进Hough变换和最小方差准则相结合的航迹起始方法.首先针对航迹起始中量测信息的时间特性,提出一种改进的积累单元积累方式,该方法较以前的二值积累方式能更有效地去除杂波,尤其能够去除构成虚假航迹的杂波.然后,再采用最小方差准则对Hough变换之后的航迹进行分析,得出正确的航迹.仿真结果表明,提出的航迹起始方法效果好、所用时间短,尤其适合杂波密集环境下的快速航迹起始.     

论消防部队基本建设跟踪审计过程控制

针对基本建设审计特点,提出逐步从规范基本建设审核审批程序入手,进行基建建设前期、施工中及结算、决算跟踪审计,发挥审计监督的机制性作用,达到基本建设活动全过程运作规范、有序、监督有效。     

机载红外搜索跟踪系统

红外搜索和跟踪（ＩＲＳＴ） 系统是迅速探测红外威胁源的存在, 识别威胁源的种类,测定威胁源的方位并报警的一种光电系统。介绍了对机载ＩＲＳＴ的性能要求, 美国和欧洲等国对机载ＩＲＳＴ的研制及装备概况, 分析了今后机载ＩＲＳＴ系统的发展方向。     

基于新的定位方法的空投技术研究

针对空投技术的定位问题,提出了一种新的定位方法。首先,在空投目标区域放置发射机,发射天线在3个方向形成彼此相交的波束,发射机与3个波束的交点构成中心线,3个波束关于中心线对称。其次,发射天线在3个方向发射相同功率,不同频率的信号。最后,载荷上的接收机实时接收信号,经傅里叶变换得到信号频谱图。3个信号功率相等时载荷位于中心线上,保持现有飞行方向;3个信号功率不等时,根据偏离中心线的位置对飞行方向进行调整,确保载荷能够准确到达目标区域。该方法具有较高的定位精度,能够适应复杂电磁环境。     

机动目标的航空集群协同探测策略

航空集群协同探测问题,是集群作战研究的重要内容,其中对隐身目标在不同机动,不同极化方式下的集群动态RCS研究是重点和难点问题。在双基地雷达建模和坐标转换的前提下,对隐身目标的两种典型机动——匀加速机动和匀速转弯机动进行建模,在HH、VV两种极化方式下,运用线性插值法对动态RCS进行时序分析。仿真结果表明,两种机动模型下,随着时间变化,动态RCS起伏波动较大,在匀加速运动模型下,HH、VV极化所引起的RCS差异性较大,匀速转弯模型下,不同极化方式带来的影响较小。     

系统误差下的模糊航迹关联方法

航迹关联对航迹融合结果具有决定性影响。为了解决组网雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,采用归一化的方法,构造了一种新的隶属度函数,采用模糊方法进行航迹关联,该算法简单易于实现,可以准确地实现密集目标的航迹关联。仿真结果显示了该算法的有效性。     

基于点模式匹配的雷达航迹与航行计划匹配算法

在雷达航迹与航行计划匹配时,针对传统算法对单点信息依赖程度较高,在信息缺失、目标机动等情况下匹配效果差的问题,提出了一种基于滑窗的改进点模式匹配算法。首先,提取了雷达航迹多特征点,利用特征点集弥补单点信息的不足,通过简化匹配分数的计算,降低了点模式匹配复杂度。仿真实验结果表明,改进的点模式匹配算法显著提高了信息缺失、目标机动等情况下的匹配正确率。