基于熵权的灰色关联概率数据关联算法

在多目标信息融合中,通过数据关联判断来自不同传感器的数据是否代表同一个目标,传统数据关联一般采用联合概率数据关联算法,单纯依靠状态量测且计算复杂。而基于灰色关联的概率数据关联算法,能够利用目标的多个特征信息进行数据关联,且计算简单准确。特征信息一般由专家主观判断给出。提出了基于熵权的灰色关联概率数据关联算法,由量测数据自适应的给出各特征的权重系数,不依赖于专家。仿真表明,该关联算法具有很好的工程实用性。     

多目标无源箔条质心干扰的应用研究

通过对雷达信号的频谱特性分析,研究了箔条质心干扰先进体制雷达的可行性,开展了舰载无源质心对抗多目标来袭的算法研究.分析了在两枚导弹同时来袭时,综合舰艇运动、导弹运动、箔条云运动、舰艇雷达截面积变化、箔条云雷达截面积变化、复合质心点形成原则等诸多因素,得到多目标对抗的一些决策原则.     

基于熵灰关联算法的雷达对抗情报数据融合处理

针对灰关联算法直接应用于雷达对抗情报融合时可靠性和准确性不高的问题,提出了基于熵灰关联融合算法的雷达对抗情报融合算法.该算法首先利用融合矩阵对雷达目标间参数的灰关联度和权重值进行建模,得出综合评价值,然后将其与阈值进行比较,最后计算属于同一雷达对抗情报数据的均值,实现雷达对抗情报数据的融合.仿真实验结果表明了该算法能够充分利用雷达对抗情报数据的有效信息,融合结果准确可靠,模型泛化能力强.     

交通信息采集雷达中目标跟踪算法的研究

现代交通系统的核心是对交通信息进行采集。使用雷达对交通信息采集具有效果好、不易受环境影响且寿命长等优点。交通信息采集的本质是对目标的状态信息进行动态检测。由于交通环境的复杂多样,因此采用合理的算法实现对目标的跟踪显得尤其重要。该文以转换测量卡尔曼滤波(CMKF)为基础,采用经验联合概率数据关联算法(CJPDA)与概率数据互联算法(PDA)相结合的数据关联方法,利用PDA对单目标或稀疏多目标进行数据关联,用CJPDA对复杂多目标进行数据关联,从而实现了雷达对目标的跟踪,进而实现了对交通信息的采集。文中首先介绍了CMKF滤波算法相关技术原理;其次描述了一些常用的数据关联算法实现过程;最后通过仿真分析验证了该种组合目标跟踪算法能够在满足交通信息采集雷达精度要求的同时有效的降低系统运算量,对系统的实时性有较好的提升。     

抗箔条质心干扰的一种实用差分算法

无源箔条质心干扰是舰船在最后防御阶段对抗导弹攻击的有效手段。为提高反舰导弹末制导雷达的抗箔条能力 ,提出一种基于差分算子分析信号凸性、识别并判断目标位置的抗箔条质心干扰算法。经仿真干扰数据检验 ,结果表明在一般情况下算法对目标位置的估计比较精确 ,且计算非常简单 ,满足实时性要求。     

异类传感器三维空间数据关联算法研究

在异类传感器信息融合系统中,快速准确地对目标进行数据关联极为重要。为解决2D雷达与红外传感器在三维空间中的数据关联问题提出了一种新方法。该方法采用两级关联算法进行关联,首先利用精度较高的2D雷达径向距离和红外传感器俯仰角及方位角找出目标在X-Y平面上的可能位置,通过构造角度检验统计量完成第一级关联,排除大部分虚假定位点;再采用二维分配算法对余下的候选关联组合进行精确关联,从而获得最优关联分配方案。仿真结果表明该方法较大地提高了正确关联概率,是一种有效实用的数据关联方法。     

基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法研究

角闪烁背景下，高分辨雷达在近距离跟踪阶段存在不能精确跟踪的问题。针对此问题，分析了基于距离高分辨的单脉冲测角方法，并在此基础上，结合距离向强散射点的幅度特征，提出了一种基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法。算法首先对和通道、方位差通道、俯仰差通道的回波信号分别进行脉压和相参积累；然后在和通道的高分辨一维距离向上实现目标强散射点的检测，依据幅度进行排序并输出各点的距离信息和角度信息；最后利用联合集成概率数据互联算法作为目标跟踪滤波算法进行跟踪。本文通过对ku波段实测数据中入射余角为60°~69°的近距离跟踪部分进行分析，将所提算法与卡尔曼滤波跟踪算法进行了对比，仿真结果表明，本文算法使多目标跟踪的精度得到了提高，具有更好的角闪烁抑制性能。     

双向互选最近邻准则下的多目标TDOA无源定位

为有效解决多目标无源定位中的数据关联难题,提出双向互选最近邻多目标数据关联算法。该算法借鉴全局最近邻思想解决多目标到达时差(TDOA)测量数据关联问题,在设置检测门限对时差测量数据进行关联初选的基础上,将所有目标和初选后数据的关联配对关系进行全局考虑,通过对初选后数据的前后向互选来解决多目标时差测量数据的正确关联问题。该算法在从众多时差测量数据关联配对点中提取真实目标位置的同时,可有效解决时差无源定位中的定位模糊问题,算法模块也可应用到多星测时差、测向-测时差等无源定位系统中。仿真结果表明,该算法能有效解决多目标时差测量数据的关联问题,最终实现对多目标的无源定位。     

模糊综合评判在反导对抗决策中的应用

为提高反导对抗决策的有效性,提出一种基于模糊综合评判的威胁等级评价方法。该 方法通过构造模糊评判矩阵并进行合成运算得到模糊综合评判集,给出威胁等级评价结果。 将模糊数学算法和电子对抗理论相结合,将传统威胁等级定性的判断进行量化处理,可以更 有效地对不同威胁等级的威胁源实施有效对抗。现已投入某型机载反导对抗系统的工程应用 中,进一步验证了它的可行性和有效性。     

雷达对抗侦察数据关联规律挖掘算法研究

目前,雷达对抗侦察数据的分析和总结主要依靠情报分析员的经验和知识,随着侦察数据与日剧增以及战时极大量数据的可能出现,人工分析侦察数据变得捉襟见肘。数据挖掘的渐渐兴起和挖掘算法的不断改进,使得这个问题的解决有了可能。根据雷达对抗侦察数据的特点和作战运用要求,运用数据挖掘方法,分析了雷达对抗侦察数据关联规律挖掘算法,并给出了基于权重的挖掘算法、强关联规律挖掘算法以及备用信号挖掘算法。     

共轭梯度算法在振动信号处理中的应用

为了提高液体火箭发动机试验振动信号频域数据处理的精度,提出了一种基于共轭梯度和AR模型的谱估计算法。该算法计算复杂度低,估计出的谱分辨率高,可以克服传统的经典傅里叶变换功率谱估计算法在信号信噪比降低时不能有效区分相近频率点谱线的问题,解决了传统算法旁瓣泄漏严重的固有缺点。通过对算法在不同信噪比条件下的仿真实验分析与真实试验数据验证,充分表明了此算法在低信噪比条件下,估计的谱仍具有高分辨率的特点。     

卫星遥测数据实时压缩算法设计与实现

为了满足多星并行遥测数据处理和海量数据高并发分析的性能需求，便于后续进行数据挖掘、智能预警，本文提出并实现了一种卫星遥测数据实时压缩算法。针对遥测数据的特点，提出了遥测自适应分类方法，采用改进型RLE（Run Length Encoding，行程编码）压缩和增量压缩结合的算法，结合数据库技术，实现了遥测数据的压缩。在某型号卫星研制项目中，采用了该算法进行数据压缩，统计分析表明：该算法起到了很好的压缩效果。     

基于遗传算法的空间自由漂浮机械臂系统运动规划

为了研究空间自由漂浮机械臂系统的运动规划问题,本文将其动力学模型转化为以关节角速度为控制输入变量的非线性控制系统状态方程,确定了以能耗最小为主要目标,同时满足一定约束条件的多种目标函数,提出了运用遗传算法求解最优控制变量的运动规划方法。同时,以机械臂从初始位形运动至指定终端位形的过程为仿真算例,对上述规划算法及其应用进行了分析和验证。仿真结果表明该算法有效可行,能够为机械臂系统的空间操作提供理论参考。     

子空间跟踪算法在热模态问题中的应用研究

总结子空间跟踪算法识别模态参数的一般步骤。对一个有理论参考解的时变两自由度系统进行仿真,利用添加不同量级噪声的响应数据对系统进行辨识。辨识结果表明:基于新信息准则的子空间跟踪算法拥有较好的抗噪能力。对飞行器舵面结构进行受控快速加热,辨识快速升温过程中的模态参数。辨识结果表明:子空间跟踪算法可用于热模态辨识,有一定的工程应用价值。     

SpaceFibre星载网络服务质量实现研究

为实现SpaceFibre星载网络中短时间内大量实时数据流的可靠传输，满足不同空间任务的服务质量(QoS)要求，提出一种基于二进制序列调度的新算法。该算法根据星载网络中的不同流量特征生成对应的二进制调度序列，可以很好地解决复杂数据流量的调度与不同数据流量带宽需求之间的权衡问题，实现了SpaceFibre协议框架下的QoS功能。最后给出了算法的延时性能分析与实例仿真，结果表明由该算法生成的二进制序列调度机制在传输时延上有着较好的灵活性和确定性。     

聚类分析在空间信息智能处理中的应用研究

空间信息服务平台由于实施标准,技术规范和类型格式等方面存在不一致和含糊不明确性,且空间信息数据量过于庞大,为有效的从中获取符合应用需求的空间信息,将聚类分析应用于空间信息的智能处理当中。首先进行空间信息数据的特征提取、扩充和合并,然后结合粗糙集模型和K原型算法进行聚类分析,最后通过选择和设计合适的评价指标对聚类结果进行评价,为空间信息数据的规范化和标准化处理提供一定的技术支持。     

一种基于多项式函数的VSSNLMS算法

为了改善现有变步长NLMS自适应算法存在的步长调节参数较多、不易调节、对噪声较为敏感的缺点,综合已有的变步长算法提出一种基于多项式函数的变步长归一化LMS(VSSNLMS)算法。理论分析和仿真结果表明,新算法在低信噪比条件下具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,而且参数调节简单,适用于不同的输入信号带宽。新算法相比其他同类算法实时计算量小,具有很好的工程实用价值。     

基于新的数值积分粒子滤波的机载无源定位算法

针对机载无源定位这一多维非线性滤波问题,提出一种新的用3阶数值积分卡尔曼滤波算法来产生重要性密度函数的粒子滤波算法。新算法采用球形和径向数值积分规则选取积分点和确定相应的权值,得出的积分点数仅为状态维数的二倍,大幅的减少了计算量,较好地解决了求积分卡尔曼粒子滤波算法（Quadrature Kalman Particle Filter, QPF）在高维滤波时存在计算量大的问题;而且通过设定比例因子使得所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测值,增加了粒子的多样性,提高了对系统状态后验概率的逼近程度。仿真结果表明：新算法在稳定性和定位精度上与QPF相当,但计算时间仅约为QPF的15%。     

基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

一种遥感影像快速计算水面率的方法

为了有效去除阴影噪声对遥感影像水体提取的干扰,快速准确计算大区域范围内的水面率,本文提出基于GF6（高分六号卫星）影像,利用UWI（Urban Water Index,城市水体指数）并结合FROM-GLC10（Finer Resolution Observa-tion and Monitoring of Global Land Cover 10,全球陆地覆盖精细化观测与监测10）数据,通过求交计算和小碎斑删除实现水体提取结果的精细化,有效消除了阴影等噪声对水体提取的干扰,实现水面率的快速计算。本文选择中山市作为试验区,试验区域范围广、地物背景复杂,综合对比本文算法、NDWI（Normalized Water Index,归一化水体指数）算法和TSUWI（Two-Sted Urban Water Index,城市二类水体指数）算法,从定性与定量角度分析,结果表明：本文算法提取的水体连续完整、漏提和误提较少,可有效去除阴影、建筑、道路等噪声干扰,在总体精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差等指标均取得了较好结果。利用UWI与FROM-GLC10数据相结合计算水面率具有可行性,为工程化、大面积、快速计算水面率提供了一种新的思路。