一种基于模糊遗传算法的多传感器多目标跟踪数据关联算法

基于模糊遗传算法发展了一种新的数据关联算法。数据关联的静态部分靠一个模糊遗传算法来得出量测组合序列和S-D分配的m个最优解。在数据关联的动态部分，将得到的S-D分配的m个最优解在一个基于多种群模糊遗传算法的动态2D分配算法中依靠一个卡尔曼滤波估计器估计出移动目标各个时刻的状态。这一基于分配的数据关联算法的仿真试验内容为被动式传感器的航迹形成和维持的问题。仿真试验的结果表明该算法在多传感器多目标跟踪中应用的可行性。另外，对算法发展和实时性问题进行了简单讨论。     

多路纳秒时差自动测量系统的研制

介绍了一个适于多个频标相位和长短期频率比对的高精度测量系统。比对信号采用5MHz,与一个分辨力为Ins的计数器相配,时差测量的理论分辨力为0.2ps;相位测量的本底噪声为±0.3ps(rms);频率测量的本底噪声为4×10^(-13)/τ(τ<100S)。还对系统中的差拍器的设计原则和具体实施考虑作了介绍。     

脉冲功率放大链相位噪声测试系统

首先讨论了脉冲调制波频率稳定度的表征方法，引入脉间方差的时域表征、相位噪声谱的频域表征的方法。而后介绍了电桥法测量相位噪声的基本原理，并在此基础上建立了一套２～１８ＧＨｚ的脉冲功率放大链相位噪声测试系统。采用电调移相器对系统进行动态标定。测试结果表明，该系统具有很低的噪声底部，可满足绝大部分测试需要。     

一种求非线性规划全局最小解的算法

在评述了近２０年来发展的全局最优化方法之后，提出了一种求解全局最优化问题的算法，即从一个求得的局部最小解点出发，去解一个最大化问题，这个最大化问题是构造一个辅助函数去寻求一个更好的局部最优解，这样就产生一个局部最小解序列，得后得到全局最小解，另外还有了全局收敛性定理，也给出了数值例子。     

用DYL电路实现模糊控制器方案探讨

DYL电路为模糊控制器的硬件化提供了新手段。本文根据模糊控制器的算法原理,提出了用DYL电路实现模糊控制器的理论方案,并针对理论方案电路复杂的缺点,介绍了三种简化方案,并对它们进行了分析和比较,其中的两种方案还进行了仿真实验。本文给出的例子是对某型导弹横侧向运动的模糊控制,意在探索模糊控制在航空中应用的可能性。     

微处理机在相位噪声测量中的应用

信号源相位噪声的测量是一种重要的精密电信号的测量,它分为时域测量和频域测量两大类。某些毫秒级以上的频率变化,只有时域测量才能实现。可以用通用数字频率计和单板微机相结合的办法,构成时域相位噪声测量仪,以满足雷达、通讯和航天技术对信号源的频率稳定度的严格要求。为此,提出探讨这种测量仪的组成方案、测量原理及其误差等问题。     

注入锁相源相位噪声的测试

单振荡源法测量振荡器的相位噪声,是一种绝对测量方法.这种方法不需要基准参考源,在信号功率较大时,可以有很低的门限.但是在信号功率较小时,门限要相应降低,对于很微弱的信号,甚至没法测量。介绍了用注入锁相的方法来弥补这个缺陷.分析了注入锁相源的噪声性能和用注入锁相法测量相位噪声的准确性和范围,并介绍了八毫米波段微弱信号相位噪声的测试实例.     

基于时空和时相关系的时频处理方法

随着导航定位、空间技术、计量、精密时频测控包括各种量子频标的发展,对特高分辨力的时间测量和处理以及高频率的点频信号测量提出了更高要求。针对这方面的问题可以采用以信号稳定传输现象为基础以及相位变化规律存在于任意频率信号之间等特性达到高精度测量的目的。基于信号传播的稳定性,根据时间和空间之间的关系,通过建立针对性的传输通道把被测量的时间间隔与相应的路径上的延迟时间拟合进行测量。能够把被测量的时间间隔,尤其是短时间间隔量在空间的方向上展开通过对相应长度量的测量和处理算出被测量。作为对短时间间隔的测量结果,它可以成为传统多种技术的替代品,并且成为大量频率、周期和时间间隔测量技术与仪器精度进一步提高的关键手段。这项工作与传统的时—空关系的认识及利用结合更有利于对于时间、传输、空间的联系、单位的相关性等的理解进一步深化。另一方面,在频率信号之间基于最小公倍数周期会周期性地出现信号间相位重合的情况。这样在时间轴上,可以按照时间的延伸周期性地出现代表随着时间而进行的最小公倍数周期间隔的重合标志。在此基础上调整来自同一参考源的两个频率信号的频率关系,就能够调整时间轴上的时间标记。因此,基于上述频率信号特征的时间传输和处理技术可以实现建立在频率信号特性基础上的时间信号的形成、传递和处理等问题。     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

遗传算法的性能主要取决于算法对满意解的搜索和优化的能力。本提出的自适应遗传算法可以自动均衡搜索和优化关系。该算法采用六个模糊控制器对符号编码遗传算法的遗传操作实施动态参数控制。对旅行商(TSP)问题的求解结果表明该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时具有比标准遗传算法更好的性能。     

广义凸多目标分式规划解的充分条件及其对偶定理

最优性条件及对偶性理论是数学规划理论的最重要的组成部分，文[1]讨论了广义不变凸分式规划的最优性充分条件及Mond-Weir型对偶，但其中的主要结论是错误的。本文改正了文[1]的一个主要错误，并人出了广义不变凸多目标分式规划的解的几个充分条件，讨论了它的另一种对遇模型，证明了弱对偶和强对偶定理。