As-IPDA算法的天波超视距雷达目标跟踪研究

天波超视距雷达(OTHR)具有低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战.针对OTHR在低检测概率下跟踪目标存在失跟率高的问题,将As-IPDA算法应用到OTHR目标跟踪中,通过大量的仿真实例验证了As-IPDA算法在超视距雷达目标跟踪应用中的可行性,并分析了平滑步长、航迹存在性转移参数、目标检测概率对算法性能的影响,给出了算法参数选择建议,为工程应用提供理论参考.     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

防空地监哨情报融合研究

在得到防空地监哨直接观测信息的基础上,对目标可能航向进行二次外推,并利用效用函数综合评估法对目标相关性进行检验,完成对目标信息的融合,解决了地监哨情报数据的关联和航迹外推问题。仿真及试验结果表明该方法用于防空地监哨情报融合是可行的,其结果分析的应用能指导地监哨训练和战时地监哨的配置。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。     

SAR图像目标分割与方位角估计

图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumaposteriori)准则下的图像分割结果 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分。然后确定目标离雷达最近的点 ,从而得到目标的主导边界 ,并估计出目标的方位角。用MSTAR (MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据进行实验 ,估计方位角的准确性与现有算法的结果相比 ,具有明显提高     

智能天线的原理、自适应波束形成算法的研究进展与应用

智能天线是当前通信领域的研究热点之一。阐述了智能天线的基本原理 ,介绍了上行链路窄带自适应波束形成算法 ,对自适应波束形成算法进行了分类 ,较为详细地讨论了各种算法的特点 ,介绍了智能天线的研究进展状况和智能天线的应用     

火箭发动机燃烧室内气体非定常流动数值模拟

应用新的ＰＩＳＯ算法对液体火箭发动机内非定常流动过程进行了数值模拟计算。算法采用一步隐式预测、两步显式校正完成每一时间层计算,而不是通常的多次迭代计算,因而大大缩短计算时间。     

一种优化神经网络映射算法——吸收算法

本文揭示了神经计算的本质──并行分布处理,并以此为基础提出了时间步的概念。分析了映射算法的两个重要概念──负载均衡和通讯开销,并提出了映射分配准则。在神经网络的映射分配中引入图论的有关思想,提出了一种优化的神经网络映射算法──吸收算法。最后给出了重要的试验结果,这些数据表明吸收算法是一种有效的映射算法。     

特定温度下的费米体系反演

基于Tikhonov正则化方法的思想,提出了一个费米体系反演的数值方法。给出了一个正则算子的构成方法,克服了凭经验选择正则参数的缺点。证明了收敛性,并给出了误差估计。而且,应用该算法对费米体系反演进行了研究,对计算机给出的实验结果进行了讨论。