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.     

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。     

DIS环境下CCA的建模与仿真

介绍了DIS这一新兴的仿真技术,着重研究了在DIS环境中CCA的建模特点,并在此基础上提出了一种全新的CCA建模方法,采用面向对象的程序设计方法进行仿真,实现了在单台计算机上同时仿真多个兵力的目的。     

基于一维相控阵引信的起爆控制算法研究

工程上实现最佳引战配合要求导弹战斗部最大破片密度方向瞄准目标要害部位。基于一维相控阵引信的波束控制技术,推导了最佳起爆角和起爆延时算法,并研究了一种改进卡尔曼滤波方法在此算法中的应用。该滤波算法将球坐标系中导弹导引头的测量信息转换到直角坐标系下进行滤波,同时消除了由于坐标转换而引起的偏差。仿真结果表明,该滤波算法的应用能得到很高的最佳起爆角和起爆延时估计精度。     

神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究

由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。     

四边形全天自主星图识别算法

讨论了一种新的无须任何先验知识的星图识别算法。该算法将四边形星图模式分解为两个具有公共边的三角形模式，使用三角形模式的特征，在保证自满计算量和星载星表的存储容量的前提下，使算法的识别成功率得以星著提高。Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ实验表明，在星等误差０．５星等（３σ），位置误差１０角秒（１σ）时，该算法的识别成功率接近１００％。