基于最短拦截时间的异面拦截机动轨道设计与优化

本文构建了单脉冲机动在燃耗约束下的最短时间拦截轨道设计模型与求解方法,将用数学泛函求边值问题转换为高次代数方程的求解计算,并用牛顿迭代法进行快速寻根,仿真结果表明模型及算法准确、有效,满足精度要求。     

内编队地球重力场测量性能数值分析

内编队系统通过实现内卫星纯引力轨道环境和内卫星精密定轨,完成高精度地球重力场测量,实现了不依赖于加速度计的重力卫星实施新途径。针对内编队重力场测量性能难以解析分析的情况,基于MATLAB并行程序设计进行了重力场测量数值模拟,获得了内编队重力场测量的有效阶数及其精度。在内编队轨道高度为300km、内卫星干扰力为1.0×10-10m/s2、外卫星定轨精度为3cm、内外卫星相对状态测量精度为1mm的条件下,计算得到内编队测量重力场的有效阶数为72,相应的大地水准面累积误差为44cm,重力异常累积误差为4.5mGal,由此可知内编队测量重力场的有效阶数主要分布在低阶部分。     

基于组合赋权雷达图实现电网电能质量综合评估

将改进的组合赋权雷达图方法用于电网电能质量综合评估。对主观、客观赋权法组合,基于组合权重与原权重之间的偏差尽可能小的优化思想,求取雷达图中各项指标的组合权值。利用各指标对应的扇形区域的对角线作为指标轴绘制雷达图,不仅最大限度体现各指标的独立权重,也反映了各指标之间的相互影响。利用雷达图的面积和周长两个变量完成对电能质量的综合评估。最后通过应用实例,验证了论文方法的合理性和在电能质量综合评估中的有效性。     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

基于结构加权的海面编队预定目标选择方法

海面目标运动和编队阵型的约束特性,使得通过对装订阵型和末制导探测阵型进行点集匹配来选择预定目标成为一种有效途径。但当编队目标释放干扰时,会引起阵型结构发生局部变化,导致目标选择性能恶化。本文基于反舰导弹目标选择需求,分析了传感器导航和探测误差、装订信息误差、编队目标运动和释放干扰等因素所引起的位置点集变形,通过利用阵型中未污染的结构信息,提出了基于几何散列法和结构加权平均Hausdorff距离的编队预定目标选择方法。理论分析和实验结果表明,该方法不受传感器导航误差和编队目标整体运动的影响,在编队存在冲淡干扰时能有效提高目标选择能力。     

基于WSN的目标探测与分类算法

针对WSN监测系统的目标检测与分类问题,提出一种基于直觉模糊推理(IFR)的多源数据融合方法。由模糊推理的思想,设计各状态变量的属性函数。根据目标声强变化和引起的地磁场变化的模型,设计模糊推理规则,并检验了所建规则的合理性。理论分析与仿真结果的对比表明算法能准确地对目标进行分类,且运算量小,适用于计算能力较弱的WSN节点。     

基于电磁涡旋的雷达目标成像

作为信息载体的电磁波除了传统的携带信息方式外,近年来其波前以电磁涡旋形式展现的信息调制能力也越来越受到关注。本文综述了电磁涡旋在信息调制等方面的研究进展,阐述了其在雷达信息获取方面的潜在应用价值。针对圆形相控阵列,建立了电磁涡旋波照射下理想点散射目标的回波模型。将各阵元的接收信号按照与发射时相同的模式移相后,沿圆周积分即可获得雷达阵列的输出回波。该回波可表示为经平方Bessel函数调幅后的傅里叶基函数的线性组合。结合Bessel函数的频谱特性,分析了轨道角动量态与方位角变量之间的近似对偶关系,利用逆投影和滤波-傅里叶变换方法进行了成像处理。仿真实验表明,电磁涡旋对雷达目标具有方位向成像的潜力。本文的研究可为新体制的雷达设计、目标识别技术的发展提供参考和借鉴。     

黄页服务的合同网在编队武器目标分配中的应用

海上舰艇编队协同作战面临的环境日益复杂,其武器目标分配呈现出了多智能体系统的涌现性、协同性和动态性.将编队武器目标分配问题转化成多智能体系统来研究,根据黄页概念建立了编队武器智能体的黄页服务,运用基于黄页服务的合同网协议实现了编队范围内的武器目标分布式分配.     

中制导虚拟目标的定位参数研究

基于虚拟目标的优化导引中制导拦截弹道轨迹及其能耗与虚拟目标的位置紧密相关,决定该位置的参数包括中末制导交班距离和视场基准角等.首先研究了弹道特性随定位参数的变化规律并提出通过滚转实现视场基准角的负取值,在此基础上得出满足多约束条件的虚拟目标定位参数的设置方法.利用该方法所产生的虚拟目标与相应的优化导引律结合,可以很好地满足中制导的要求.     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.