目标位置不确定性的图形描述

目标的观测和状态估计涉及目标的各种运动和属性数据,其中位置不确定性是最重要的性能指标.借鉴测绘学科中衡量点元位置不确定性的方法,分别用椭圆和椭球来表示二维目标和三维目标的位置误差散布的不确定性区域.从位置误差的协方差矩阵导出1-σ误差椭圆(球)参数,再由椭圆(球)的概率分布导出相应的95%圆(球)概率误差的半径.位置不确定性的图形描述为评价位置观测数据的质量提供了可视化的方法.     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

战车火控系统目标角速度测量误差分析

目标角速度测量误差是严重影响解命中问题解算结果的重要的输入误差。通过目标角速度测量误差的理论分析,证明目标角速度测量技术方案的不合理,是形成角速度粗大测量误差的主要原因。火控系统向目标自动跟踪式方向的发展及非线性滤波器在目标信息处理中的应用,是提高目标运动状态估计精度的重要技术途径。     

基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。     

基于目标估计协方差控制的传感器资源管理算法

提出了一种基于目标估计协方差控制的传感器管理算法。该算法针对目标对运动状态估计精度的要求,设定相应的误差协方差水平,通过选择达到该水平的最小传感器组合,以实现对传感器的有效管理。仿真的结果表明该算法在维持目标估计协方差达到一定水平的情况下对传感器资源选择有良好的性能。     

火炮射击中的弹道气象参数辨识

弹道气象误差是影响火炮精度的重要因素。通过对弹道气象参数的可辨识性分析 ,建立了火炮外弹道气象参数滤波—辨识递推算法 ,仿真验证表明 ,该法能得到满意的辨识精度 ,可较大幅度地降低射击误差。     

等效载噪比评估全球导航卫星系统接收机误码率的适应性分析

等效载噪比是全球导航卫星系统接收机捕获、数据解调和跟踪性能的重要指标。近年来,研究人员取得大量以等效载噪比为指标的干扰影响分析研究成果,但鲜有等效载噪比适应性分析。为此,展开等效载噪比适应性研究。在推导单频干扰下接收机等效载噪比和误码率模型基础上,得出特定条件下等效载噪比评估数据解调性能失效的结论。同时,深入分析等效载噪比失效的机理,给出等效载噪比指标的适用条件。仿真实验验证了理论分析的正确性。     

测向交叉定位时的舰艇战术对抗措施

测向交叉定位在海情复杂的西太平洋区域能够发挥重要作用,推测了敌方采用主动雷达搜索时最有可能采取的战术,包括雷达搜索扇面等。分析了测向交叉角对圆概率误差和定位精度的影响,得出变化规律,然后与敌方战术相结合,为扩大我方对敌方的定位精度并减小敌方对我方的定位精度,得出了遂行攻防作战时的舰艇战术对抗措施,可以为我军海上军事斗争提供参考。     

抗差最小二乘估计在惯组外场标定中的应用

惯组在外场进行标定时常常会受到环境的振动干扰,从而会对惯组的标定精度造成极大的影响.为解决这一问题,在分析了粗差对惯组标定精度影响的前提下,建立了一种改进的辨识惯组误差系数的数学模型,使其能够分辨出那些受到振动干扰影响的惯组误差系数.最后利用抗差最小二乘估计对惯组误差系数进行处理,通过等价权函数的连续降权和连续减弱影响处理,抵制了异常数据对惯组标定精度的影响.仿真结果表明,抗差最小二乘估计具有很强的抗差能力,能有效减弱异常干扰对参数估计的影响,提高惯组外场标定的精度和数据的可靠性.     

Revisiting the Defense–Growth nexus in European countries

This study revisits the long run and dynamic causal linkages between defense spending and economic growth in 15 selected European countries for the period 1988–2010 by utilizing recent developments in non-stationary panel data analysis. To this end, the series properties of per capita defense spending, per capita real capita stocks, and per capita real GDP are investigated by the panel unit root tests with and without breaks that support evidence on unit root. The panel cointegration tests with and without breaks are also subsequently employed to investigate whether there exists a long-run equilibrium relationship between these three variables. Finally, our causality analysis from panel vector error-correction model suggests that there is a feedback relation between real capital stock and real GDP in both short and long run, a one-way Granger causality running from real GDP to defense spending in both short and long run, and defense spending only Granger causes real capital stock in the long run.