作战系统MAS中的作战行动域与实际组元逻辑关系分析

建立作战系统多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)组织,必须首先建立由作战系统实际组元到Agent的映射。围绕作战系统MAS的建立,在提出由作战系统实际组元到Agent的映射过程与方法的基础上,提出了作战系统领域概念视图、作战行动域及其各层次概念、实际组元逻辑关系分析的基本方法,为实现基于多Agent的作战系统建模与仿真奠定基础。在基于多Agent的信息化战场多传感器仿真演示系统中,证明了该方法的可行性与有效性。     

对卫星通信链路干扰仿真分析

研究通过地基大功率干扰机干扰卫星通信上行链路,通过无人机干扰卫星通信的下行链路。通过载噪比和误码率对卫星通信链路的性能进行分析,对地基干扰大功率机干扰卫星通信上行链路进行了仿真分析,研究干扰机布放数量、干扰功率、干扰频率、通信数据传输速率和调制方式等因素对干扰效果的影响,并对无人机干扰卫星通信的下行链路进行了仿真分析,得出无人机和地基干扰机干扰卫星通信的一些作战使用结论。     

一种对间歇采样转发干扰的识别新方法

间歇采样转发干扰是一种针对相干雷达的有效干扰样式,该类干扰的抑制技术研究需求迫切,而干扰识别历来是抗干扰流程中的关键环节,针对间歇采样转发干扰的识别问题,提出了一种基于关联维数的干扰识别方法。通过对3类间歇采样转发干扰信号进行傅里叶变换,挖掘信号频谱上的差异,提取频域关联维数作为干扰识别的特征参数,并利用支持向量机进行分类识别,为后续雷达系统采取针对性抗干扰措施提供重要的决策信息。仿真结果证明该方法具有较高的识别率。     

航空随队支援干扰掩护区仿真建模研究

干扰暴露区及干扰扇面等传统评估指标对静态干扰部署可以进行有效评估分析,对机动干扰掩护难以进行准确描述分析。为有效评估电子对抗航空兵随队支援干扰能力,以及准确进行航空兵突防编队配置及干扰力量需求分析,引入了干扰掩护区的概念,并建立相关模型进行仿真计算,得出3条电子对抗随队支援航空兵突防的运用启示。     

异步雷达组网协同跟踪动态传感器分配算法

针对异步雷达组网下的协同跟踪问题提出了一种基于异步顺序融合的动态传感器分配算法。该算法对异步雷达的量测值按采样时刻顺序滤波,根据滤波协方差和目标期望协方差的接近程度动态选择下一时刻跟踪的最优传感器集合。仿真分析表明该算法和基于伪量测的异步雷达组网协同跟踪传感器分配算法相比具有较少的计算量和较高的目标跟踪精度。     

局部最大延迟检测抗转发欺骗干扰算法

接收机在进行窄带干扰抑制后,其输出信号的相关峰会发生分裂。使用传统的基于信号到达时间的抗转发欺骗干扰算法,会使得捕获锁定的相关值为真实信号的旁瓣。针对该问题提出一种基于局部相关值最大的时延检测方法,在真实信号相关峰分裂所产生的旁瓣与欺骗信号不重合前提下,通过对主瓣三个码片范围内最大值的搜索,保证捕获不会锁定在旁瓣,再选择局部最大值中的最早码相位点从而避免锁定到转发欺骗干扰。与传统的基于信号到达时间的抗转发欺骗干扰算法相比,在无窄带干扰情况下,所提算法性能相当;在存在窄带干扰情况下,其性能明显优于传统算法。通过数值仿真验证了方法的有效性。     

多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法

在多接口多信道车联网多车通信系统中,由于车辆的自组织特性和路网网格的不均衡性,产生同频电子干扰,对电子干扰的滤波消除能提高多车通信的信道均衡性,降低误码率。传统方法采用自适应陷波方法实现同频电子干扰消除,无法在突变的载波频率下消除同频电子干扰,导致性能差的问题。提出一种基于自适应线谱增强的多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法。首先构建多车通信系统,引入一种信噪干扰比的观点,对同频电子干扰进行信号模型构建,根据信号比容易分离的特点,使得模型可分离性变强,结合变步长自适应线谱增强方法,实现信号的分离过滤。仿真实验结果表明,进行同频电子干扰消除抑制处理后的功率谱收敛到信号的真实频率附近,多车通信信号能从背景色噪声中有效检测出来,降低了多车通信系统的误码率,展示了较好的信道均衡和改善能力,性能优越。     

基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。     

基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

运用改进正交匹配追踪算法精确估计跳频信号跳变时刻

现有方法得到的跳变时刻精度不高、抗干扰能力较弱,为此提出一种运用改进正交匹配追踪算法的跳变时刻精确估计方法。根据跳频信号原理建立跳变时刻估计的稀疏表示模型,用改进正交匹配追踪算法求解该模型,获取跳变时刻。理论分析和仿真结果证明该方法能够获取高精度的跳变时刻,估计性能方面优于现有算法。