基于平滑BINN算法的移动机器人路径规划

针对BINN算法所得路径存在无必要连续转折的问题,提出了基于平滑BINN算法的移动机器人路径规划。使用迭代法从目标点开始向周围计算神经元活性值,将BINN算法环境建模微分方程离散化。基于环境的活性值分布,采用梯度上升算法生成路径,识别路径中具有一定特征的连续转折部分并做平滑。当直接平滑所得路径上存在障碍物时,将可平滑的部分分割为两段,分别做平滑,以避开障碍物。仿真结果表明,平滑BINN算法生成的路径转折较少,更有利于移动机器人的控制。     

基于RCS观测序列的空间目标识别算法

针对低分辨率雷达体制下的空间目标识别问题,提出了基于RCS观测序列的空间目标识别算法.该算法首先对空间目标的低分辨雷达RCS观测序列进行离散小波变换,然后在时间-尺度平面上提取十个有效的统计特征,最后基于模糊分类来识别空间目标.应用四类空间目标的实测数据进行了仿真实验,取得了比较好的识别效果.     

低轨卫星面阵凝视成像技术研究

文章介绍了面阵凝视成像的工作原理及特点，阐述了低轨卫星对地观测凝视成像面临的像移问题及其解决措施，对像移补偿装置与二维指向机构的结合做了初步探讨。     

最佳STAP的FFT共轭梯度法

提出了一种解决最佳空时自适应处理问题的快速共轭梯度迭代算法。可以用FFT实现该方法，办法是利用具有干扰协方差矩阵托普利兹块（BTTB）结构的块托普利兹矩阵。因此与对矩阵求逆的方法相比显著降低了计算的复杂性。为了说明上述方法的有效性，本文给出了计算机仿真结果。     

基于Murty方法的多目标跟踪快速算法

JPDA是一种有效的多目标跟踪算法，但算法的复杂度随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间，通过Murty方法，得到K个最优的目标与观测值对应关系，再利用这K个最优对应关系实现JPDA算法。仿真结果表明，新算法跟踪成功率与JPDA相近，所需的时间远低于JPDA算法。     

基于新Euclid实现结构的高速RS译码方案及FPGA实现

Reed-Solomon码具有很强的突发与随机错误纠正能力,已经被广泛应用于卫星通信、军用通信、计算机系统等领域.本文以修正的Euclid(ME)算法为核心算法,设计了一种具有流水线结构的高速时域RS译码方案.对于ME算法提出了一种新的实现结构,取消了一般ME电路实现结构中用来终止迭代的控制电路.用新ME实现电路构成的RS译码器结构简单、规则,易于FPGA实现.以具有8个符号纠错能力的RS(255,239)译码器为例,完成了RS译码器的FPGA设计.工作时钟频率为45MHz时,译码器的吞吐率达到360Mbit/s,译码延迟仅为402个时钟周期.     

一种适于动态环境的盲多用户检测算法

比较两种盲多用户检测算法在动态环境中的收敛性能,并通过计算机进行模拟仿真。其中一种是能随输入信号矢量变化而变化的变步长最小输出能量盲算法;另一种是既保持最小输出能量检测器的全局收敛性,又具有最小均方误差检测器高输出信干比优点的判决反馈变步长盲算法。利用前者在动态强干扰下收敛快及后者在稳态时输出信干比高的优势,将二者结合起来应用到动态环境中,提高系统性能,同时抑制多址干扰和窄带干扰。     

锥导乘波机的构型设计与性能研究

以圆锥绕流流场为基础,运用锥导理论生成了不同的乘波机构型,并对乘波机进行了包括升力、粘性阻力、波阻、升阻比、乘波机长度、体积、容积效率等各主要性能指标在内的性能计算,初步确定出了锥导乘波机性能的变化规律及其决定性定型参数。计算结果表明:锥导乘波机构成方法简单且具有较高的升阻比和反设计性能,源流场圆锥半锥角、乘波机上表面型线曲率半径是影响锥导乘波机性能的决定性定型参数。     

巡航导弹景象匹配算法适应性研究

针对景象匹配制导的需求，研究了去均值归一化、基于直方图拉伸和基于局部平滑相关匹配算法，分析了算法的适应性、计算量和实时性等，比较了每种算法的优缺点。结合巡航导弹的使用，讨论了影响匹配结果的一些基本的、可能的因素，主要是环境因素。用三种分辨率的图像作了大量的实验．针对这些算法的匹配概率及地物适应性等方面进行了编程验证和综合分析，给出了有关结论。     

用于大斜视角合成孔径雷达成像的时变步进变换算法

大斜视角合成孔径雷达（SAR）成像可用于一些特定的应用场合，如提供与视看角有关的散射信息及重访所感兴趣的区域的场合。现有的SAR成像算法很难直接应用于大斜视角结构，这是因为在信号中的大的距离单元徒动及不可忽略的三次相位项。本文提出了一种改进的算法，称作时变步进变换算法，它采用不同的线性调频（Chirp）率对不同的子孔径中的信号进行去斜坡处理以缓解距离聚焦问题，子孔径之间的间隔也随去斜坡的线性调频率的变化而变化，且在聚焦过程中包括了不可忽视的的三次相位项。所提出的算法在大斜视角模式时性能优良，通过在斜视角增大时缩短子径长度，可使算法的性能几乎与斜视角无关。此外，所提出的算法对于多视处理与运动误差补偿也是灵活的。