基于空间时频分布矩阵的到达角估计

介绍了基于窄带信号模型的传统空间时频分布矩阵估计到达角 (DOA)的算法。在此基础上将该算法推广到对雷达信号的DOA估计 ,并给出了算法的适用条件。通过对阵元输出作时频分析 ,获取信号的瞬时频率特性 ,以此构造方向向量 ,并在时频脊点上构造空间时频分布矩阵 ,求得MUSIC空间谱 ,从而实现对DOA的估计。仿真结果显示 ,采用此处理方法 ,可以实现对DOA的正确估计     

基于模糊推理的基向量曲线求解方法

基向量法是求解近圆轨道间固定时间最优交会的一种几何方法。针对基向量法中最优解的基向量曲线的求解问题，提出一种基于模糊推理的求解方法，使得基向量法的整个求解过程可以脱离人工干预完全由计算机完成，从而使基向量法求解的效率有了本质上的提高。通过对四冲量固定时间最优交会问题的求解实例表明该方法的有效性和实用性。     

用预测法量化防空导弹武器系统效能的研究

针对当前分析人员难于求解防空导弹武器系统总体效能值，提出了一套量化系统效能中的系统能力向量Ｃ的方法。对该方法作了详细的论述，并用该方法量度了一些防空导弹武器系统的总体系统效能。分析得到的结果是令人满意的，从而进一步解决了如何通过较理想的效能模型，全面地预测防空导弹武器系统在给定条件下完成规定任务的能力问题。     

结合邻域聚类分割的高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。     

PCA在雷达目标识别中的应用研究

研究了宽带高分辨雷达目标识别中的特征压缩问题.首先提取目标一维距离像双谱特征,然后应用主元分析法(PCA)降低目标特征维数,最后利用支持向量机对3类实测目标数据进行识别.实验结果表明,对雷达目标识别来讲,PCA是一种可行的特征压缩方法.     

卫星编队飞行的双参考向量定姿法

以微型扫描激光距离探测器(MS-LRF)为测量工具，将卫星绝对姿态确定方法中的双参考向量法用于卫星相对姿态的确定，给出了确定方法并对测量精度进行了分析。     

弹道跟踪系统的数据融合

本文应用近代时序分析方法、样条函数和非线性回归分析理论，研究了弹道参数、系统误差及测量随机误差统计特性参数的联合估计问题，给出了各类参数的高精度估计。理论分析和仿真计算表明：本文所建的模型准确，参数估计方法精度高，应用本文方法能明显提高弹道跟踪数据质量。     

均匀设计和最优化方法在热处理中的应用

运用均匀设计、线性回归和最优化方法获得某发动机材料３０ＣｒＭｎＳｉＡ调质处理的最佳工艺条件。它可大量减少试验次数、降低试验成本。该方法在制定热处理工艺等试验工作中有推广应用的价值。     

基于半参数回归模型的双星系统定轨算法及精度分析

天基测控系统是航天测控的一个发展趋势.给出了双星定位系统的定轨原理;建立了基于半参数回归的双星系统定轨模型,包括对卫星轨道摄动误差的基函数表示和观测残差的函数拟合等;给出了基于半参数回归的轨道估计算法及计算步骤;并从理论上分析了基于半参数回归模型的轨道估计算法能有效的消除非线性因素对参数估计性能和精度的影响,其定轨精度优于经典的最小二乘处理算法;最后通过对卫星仿真观测数据的处理以及卫星定轨精度的分析,表明该算法确实有效,在相同仿真条件下,定轨位置精度和速度精度分别提高了41.5%和41.3%.