刊首语

身处纷繁中，不奢求丰富多彩，但求回复至纯粹，精神的纯粹亦或是色彩的纯粹。     

应用聚类分析对关联规则进行分组

关联规则是要从大量的数据中找到数据之间的规律，但有时所产生的规律十分繁多，从而形成新的知识管理问题。针对该问题本文提出了一个新的算法，该算法利用系统聚类分析方法对规则进行分组，从而可更好地帮助用户解所发现的规律，该方法的距离（RatioD）是基于关联规则本身，因此，可对规则进行高效地分组。实验结果表明，该算法是有效的。     

惩罚函数法在发动机性能计算中的应用

按照涡喷发动机工作时遵守的气动热力学定律，建立了发动机的稳定数学模型，并针对双轴涡轮发动机性能计算的非线性数学模型，利用优化和最优控制理论中的惩罚函数法，对发动机性能进行了基于约束的最优求解程序设计，利用程序对某型发动机的稳定飞行特性进行了计算，计算结果表明，使用惩罚函数法求出的特性曲线变化规律正确，发动机平衡方程的解的精度更高，在此基础上得出的发动机飞行特性也更准确。另外惩罚函数法对初值的要求很低，迭代运算不易发散。     

关于特殊广义逆法的推导及说明

本文对文[1]给出的一组利用非完备测量模态修正结构有限元模型的公式提出了一种新的推导方法.指出了文[1]公式实际上所满足的基本关系及所隐含的一个近似假设。     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。     

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.     

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。     

空袭目标威胁评估模型研究

以航路捷径、目标类型、机动特性、到达发射区近界的剩余时间，以及电子干扰为主要影响因素，结合多通道防空武器系统的特点，建立了基于层次分析法和模糊综合决策法的空袭目标威胁评估模型。用层次分析法确定各因素权重，以分段函数的形式给出权重系数。针对一给定的中程防空武器系统，用模糊统计计算各影响因素的隶属函数，并给出了模型的计算流程。仿真结果表明，所设计的模型能较准确地评估来袭目标的危险性，且具有较高的灵敏度。     

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。     

基于星光大气折射的卫星自主轨道确定

本文研究了利用星敏感器进行卫星轨道确定的自主导航方案。这种自主导航方案完全利用高精度的CCD星敏感器，以及大气对星光折射的数学模型及误差补偿方法，精确敏感地平，从而实现航天器的精确定位。以某太阳同步轨道卫星为背景，针对本文给出的星光折射光的卫星导航方案，结合推广的卡尔曼滤波算法，使用模拟数据进行了仿真研究，定位精度为38m。仿真结果说明，星光折射角的测量误差和大气折射模型的不确定性是影响导航精度的主要因素。