基于极大后验估计的STUKF算法跟踪再入弹道目标

针对弹道导弹再入阶段飞行受力情况复杂多变,状态噪声未知时变的非线性跟踪问题,提出基于极大后验估计的STUKF非线性滤波跟踪算法。该算法采用最小偏度单行采样策略,在保证跟踪精度的同时,提高实时性;引入带有多重次优渐消因子的强跟踪算法,在线调整状态一步预测均方误差阵,提高系统对突发机动跟踪的稳定性;采用指数加权的方法,利用次优无偏MAP时变噪声统计估计器,在线估计未知系统过程噪声的统计特性,提高系统应对噪声变化的能力。仿真结果表明:该算法具有比不敏卡尔曼滤波算法(UKF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)更好的跟踪性能。

基于STFT-WVD联合的认知无线电频谱感知分析与仿真

频谱感知是认知无线电中的一项关键技术,其性能取决于感知节点的本地频谱检测结果的可靠性,在已有的方案中很少考虑。对频谱感知方法进行了讨论,指出了其使用的局限性,提出了采用STFT-WVD联合的频谱感知方法,该方法克服了STFT分辨率低和WVD存在交叉项的问题,得到了时间、频率聚集性很好的时频域分布图。数值分析与仿真结果证明该方案的可行性与可靠性,完全可以完成频谱感知的任务,为频谱决策提供有力的理论依据。

基于神经网络的均衡器

本文分析比较了目前常用的几种均衡器的各自特点 ,提出了采用BP网完成均衡器功能的想法。并用MATLAB提供的神经网络工具箱进行了仿真。仿真结果表明 :BP网完全可实现均衡器的功能。而且对环境适应性强于一般的均衡器。

一种采用神经网络实现解扩的扩频系统

本文分析比较了目前常见的几种解扩方法的各自特点,提出了一种采神经网络解扩的直接序列扩频通信系统,并用MATLAB提供的神经网络工具箱进行了仿真。仿真结果表明:文中提出的采用神经网络实现对直接序列扩频信号解扩的方案是鸽是可行的。而且这种方法可以通过训练和学习使系统具有很强的自适应性,以适应信道传输特性的变化,可以说是一种自适应解扩方法。

基于神经网络实现解扩的扩频系统性能分析

文章在论文《一种采用神经网络实现解扩的扩频系统》的基础上对采用BP网解扩的扩频系统的性能进行了分析。并用MATLAB提供的神经网络工具箱对这种扩频系统进行了仿真。仿真结果表明:采用BP网实现对直接序列扩频信号解扩的方案不仅合理可行,而且其抗干扰能力较一般的扩频系统更强。而且这种方法可以通过训练和学习使系统具有很强的自适应性,以适应信道传输特性的变化,可以说是一种自适应解扩方法,具有很好的应用前景。

脉码调制芯片W9320的性能及其应用

本文介绍Winbond公司的脉码调制芯片W9320的硬件结构和性能特点,讨论了这种脉码调制芯片和单片机的接口电路及其内部控制寄存器的操作,并与无线MODE MQ9901构成了数码电话,检验了其抗干扰能力。

点对多点通信中多用户检测的实现

文章对扩频通信芯片STEL2000进行了研究,并用它实现了点对多点通信中的多用户检测实验。实验结果表明:采用CDMA技术的系统,无论是对白噪声干扰和中频干扰都有很强的抗干扰能力。

压缩感知在无线传感器网络数据采集中的应用

提出了一种无线传感器网络中基于压缩感知的数据采集方法。通过分析信号压缩观测过程,提出了适合在硬件资源有限的传感器节点中实现的循环稀疏伯努利观测矩阵CSBM(Cyclic-Sparse-Bernoulli Measurement),该矩阵使用循环稀疏矩阵与伪随机伯努利序列,采用结构化的方法构造,具有非零元素少、良好的伪随机性、硬件易于实现等优点。仿真实验表明,与其他类型的观测矩阵相比,CSBM矩阵在一定信号重构精度前提下具有更低的压缩采样比CSR(Compress Sampling Rate)。在无线传感器网络数据采集应用中,感知节点可以通过压缩观测得到更少的观测数据,能够大大减少网络通信数据量。

反导作战中多TBM威胁评估模型研究

威胁评估模型是反导指挥控制系统中的关键模型之一。在分析和研究反导作战指挥控制问题的基础上,重点对TBM威胁评估的影响因素进行了分析总结;对各级反导指挥控制系统的威胁评估模型中的异同点进行了对比分析。最后结合层次分析法的相关理论给出了战区级反导指控系统威胁评估模型的求解过程。该算法在指控系统仿真应用中取得了较好的效果。对后续反导作战指挥控制问题的研究具有很高的参考价值。

基于灰色关联分析的组网情报处理性能评价

在防空导弹网络化作战系统中,组网情报信息处理是实现信息共享、协同作战的基础,对其性能进行评价有利于改进现有系统中不足之处或便于开发出高质量的系统。组网情报处理性能评价是一个十分复杂的问题,涉及因素多,且存在部分因素不完全和不确定的问题。通过对影响其性能各因素的全面分析,建立了综合评价的指标体系,提出了基于关键指标的多评价对象首轮比较方法,给出了基于多层次灰色关联分析的评价模型及算法,并运用熵权法确定各指标权重,该方法能够有效地降低人为因素的影响,最后进行了算例分析。该研究成果已在实践中得到了应用,验证了其正确性和有效性,并具有较强的实用性。

基于BP网络的一种机型识别方法

目标识别是防空信息处理中的一个重要环节 ,而对空中目标类型的识别仍没有成熟的理论。在BP算法的基础上 ,提出了一种基于神经网络的目标识别方法 ,并就具体的主空袭飞机类型给出了识别模型 ,最后用MATLAB提供的神经网络工具箱进行仿真。仿真结果表明 ,此方法合理可行 ,这对提高防空信息处理的准确性具有重要意义。

改进的截断正态概率密度模型自适应滤波算法

应用当前统计模型跟踪机动目标时,模型参数机动频率和加速度极限值需要根据经验事先设定,在假设不准确的情况下,大大降低了模型的跟踪精度。针对此问题,基于截断正态概率密度模型,提出了一种新的参数自适应跟踪滤波算法。该模型算法通过使用距离函数来表征目标进行机动的强弱状况,采用指数型调整函数自适应调整目标的加速度极限值和机动频率,从而实现了对系统状态噪声和滤波增益的自适应调整,提高了机动模型与目标实际机动情况的匹配程度,提升了滤波器的跟踪性能。仿真结果表明:与常规ACS和TGPMKF算法相比,新算法在跟踪机动目标时,性能更优。

基于改进傅里叶基的压缩感知频谱测量

提出一种由对称频点原子构成的改进傅里叶稀疏基,通过共轭原子与观测向量的相关累加,提高压缩感知在频谱重构中的抗噪性能,减少重构算法的计算量。在研究多频带信号频谱检测的基础上,提出频域子带表示字典,阐明字典原子间满足正交性并通过计算验证字典与观测矩阵的不相干性。实验结果表明,在多频带信号频谱测量的抗噪性能与检测性能上,基于频谱子带字典的压缩频谱感知方法优于传统的小波边缘检测方法。

一种改进的加权融合算法

加权融合算法由于实现起来特别容易,所以在实际工程上得到了广泛的应用。但其加权因子直接影响融合结果,导致算法性能很不稳定。通过对多传感器航迹估计融合算法的深入研究,提出了一种改进的自适应加权融合算法,解决了算法性能不稳定的问题。仿真结果表明,文中改进的算法性能优于其他加权融合法。

基于IAUKF的再入弹道目标跟踪算法研究

弹道导弹再入阶段飞行速度快,受力情况复杂、多变,运动方程具有很强的非线性。针对其快速、精确、非线性跟踪问题,通过不敏变换,采用确定性采样逼近状态的后验分布,得到系统状态的均值和一步预测均方误差。将量测数据转换到笛卡尔坐标系中,在标准卡尔曼滤波框架中计算更新滤波增益、滤波均方误差和状态滤波;同时运用数值更为稳定的方程计算一步预测均方误差和滤波均方误差。通过计算残差,自适应更新状态噪声协方差和量测噪声协方差。仿真结果表明,新的跟踪算法与不敏卡尔曼滤波算法相比,具有更快的计算速度和更高的跟踪精度。

多媒体教学的思考

随着多媒体技术的发展,多媒体技术已经进入教育领域,给教育行业增添了新的生机和前景。本文主要分析了多媒体教学的特点和存在的问题,并提出了使用多媒体的几点建议。

一种基于子空间的OFDM系统半盲信道估计

提出了一种可用于色噪声背景的基于子空间的改进半盲信道估计算法。根据正交频分复用(OFDM)系统模型,利用所获色噪声背景的噪声向量与信道冲激响应矩阵的正交性估计信道冲激响应,给出了算法的步骤。仿真结果表明:算法有较好的收敛性和稳定性。

采用BP网的自适应多径接收机

文中分析比较了目前常用的几种Rake接收机,提出了一种采用BP网的自适应多径接收机。这种接收机具有灵活性强、适应环境能力强等特点,性能优于一般的RAKE接收机。

神经网络专家系统在地空导弹武器发射控制系统中的应用

概述了人工神经网络的主要特征，分析了基于人工神经网络的专家系统的建设思想、系统结构及优缺点，并对神经网络专家系统的技术方法做了一定的讨论，给出了在地空导弹武器系统发射控制系统中的一个应用实例。

基于粗糙熵和目标威胁等级的多传感器管理方法

随着现代化武器平台的快速发展,多传感器管理在信息融合系统中所占据的地位越来越重要,因此,需要对有限的传感器资源进行科学合理的管理,提高防空作战能力。针对多传感器资源管理优化问题,分析了粗糙熵的定义,提出了基于粗糙熵和目标威胁等级的多传感器管理方法。该方法通过计算传感器对目标的粗糙熵,获得每个传感器对每个目标最大的信息增益,以此作为代价函数,考虑目标的威胁等级,利用线性规划思想进行多传感器对多目标的优化分配,实例分析表明了该方法的有效性。