双波束天线阵时空调制OFDM通信测向方法

为解决利用通信信号的测向和通信定位综合设计问题,提出了一种载有方向信息的OFDM时空调制技术。该技术采用两副同中心但方向图有偏差的特殊天线阵列发射,使单天线接收机接收的信号是OFDM特性,每个OFDM子载波调制信号载有空间方位信息和数字通信信息,接收机通过解调信号即可通信测向。文中详细介绍了非正交四相和非均匀八相子载波时空调制信号设计思想,阐述了子载波间伪随机码空间调制编码方法,给出了数据信息调解和方位角估计算法。计算机仿真结果表明:在高斯信道下系统的误码性能与普通PSK-OFDM一样,实现了在调制信号设计层面上的数字通信与测向的深度综合。     

对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策法

研究了权重为区间数且对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策问题.首先,基于模糊互补判断矩阵的主观偏好信息,利用转换函数将决策信息一致化,并建立了目标规划模型.通过求解该模型得到属性的权重,运用加性加权法获得各方案的模糊综合属性值.其次,提出了基于方案的模糊正理想解与其模糊综合属性值相似度的方案排序法.该方法既能充分利用已有的客观信息,又能最大限度地体现决策者的主观意愿,且具有操作简便、易于上机实现的特点.该方法已应用于解决风险投资领域中项目评估问题.     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识，并结合粒子群算法，提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强，容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点，快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

多分辨率分析在图像边缘检测中的应用

本文针对传统图像边缘检测算子——微分算子和LOG算子在图像边缘检测中存在的不足，引入了多分辨率分析方法，并理论上分析了在不同的尺度下，多分辨率分析中由粗至精的特点，使其在图像边缘检测中具有更良好的特性。     

微型仿生扑翼飞行器的尺度效应分析

微型仿生扑翼飞行器是一种新概念的微型飞行器。但它不是对传统飞行器的简单几何缩小,当其特征尺度缩小到一定尺度时,系统内各种因素的相对影响将产生质的变化。针对微型仿生扑翼飞行器的机械扑翼系统,包括微驱动器、仿生翅、运动系统和动力源等,本文进行了尺度效应分析。分析结果表明,当尺寸减小时,仿生飞行更容易实现:通过共振能实现高频运动,微静电、电磁和压电驱动器都能满足扑翼系统功率需求。这为设计和研制微型仿生扑翼飞行器提供了理论依据。     

一种新的射频仿真目标位置控制方法与软件研究

针对射频目标仿真系统中目标位置的控制，本文通过对国内外目标位置控制的常用方法进行研究，提出一种新的通用目标位置控制方法，该方法适用于任何天线分布的面阵。利用这种新的方法编写了基于三元阵天线阵面的射频仿真目标位置控制软件，实现对多目标在天线阵面上多种轨迹运动下的高速准确的定位，并能实时监视目标的运动状态和运动轨迹。     

线性多变量系统闭环特征结构的最优配置

本文利用特征结构配置法所揭示的线性多变量反馈控制系统闭环特征值和特征向量的配置自由度,求解具有二次型性能指标的控制系统设计问题,使得闭环系统在具有任意给定的希望特征值集合条件下,性能指标达到极小。文中建立了最优二次型性能指标与闭环特征结构的关系,提出了逐个优化特征向量的算法,这一算法概念直观并具有较高的运算效率,可以推广到一般的特征结构优化问题。     

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.     

基于CORBA的固体火箭发动机多Agent系统

采用CORBA开发固体火箭发动机虚拟样机时，由于CORBA技术还存在一些缺陷，我们结合了Agent技术来弥补不足。采用Agent技术将各应用模块包装成为自包容的自治问题求解Agent，使其能对环境变化自主地做出响应。并基于目的采取行动。将多个A-gent按照组织学原理建立组织模型。即多Agent系统MAS(Multi Agent System)。各Agent通过CORBA的协作机制实现系统层次上的复杂功能。同时介绍了分布对象技术、Agent技术及多Agent环境。     

使用信息矩阵滤波的跟踪融合的性能评估

在多传感器环境下，每个传感器探测多个目标，接着产生相应的跟踪。这些跟踪可能互不相同，经过融合后，传感器生成有关目标的更精确的运动信息和属性信息。目前已有两种方法可以达到上述目的，一种是测量值融合法，一种是状态矢量融合法。众所周知，测量值融合计算法通常最优，但计算费时，而状态矢量融合算法计算省力却是次优。之所以如此，是因为从两个传感器中获得的待融合状态级估值，由于通常存在被跟踪目标的过程噪声，通常并非条件独立。值得注意的是，状态矢量融合已有三种计算法：加权协方差法、信息矩阵法和伪测量法。本文仅限于讨论状态矢量融合中信息矩阵形式的性能评估。利用信息矩阵计算法已经推导出稳态融合协方差的闭式分析解并作为一种性能的度量方法。注意，推导出的结果基于两个传感器同步工作且没有误关联的假设，或是在研究时考虑了融合测量值。并且我们将推导出的结果用蒙特卡罗仿真进行了比较，过去曾有许多作者利用蒙特卡罗仿真来预测融合系统的性能。这些结果有助于更加深入地了解跟踪融合的作用原理，并大大简化了对融合性能的评估。此外，有了这样的解，简化了对各种不同工作条件下设计融合系统的折衷研究。