双频连续波雷达测距的加速度补偿问题研究

针对脉冲法测距中测距模糊问题,从双频连续波雷达测距的基本原理出发,通过引入信号的速度—距离二维模糊函数,较好地解决了雷达测距中的加速度补偿问题,同时也较大地提高了匀加速运动目标的最大不模糊距离和最大不模糊加速度。仿真实验表明当信号比(SNR)大于等于-1 8dB时,加速度估计令人满意     

量子合作竞争演化与仿真

为研究合作竞争行为结构与演化机制,该文通过量子化个体合作竞争状态,分析合作竞争纠缠机制,建立量子合作竞争模型,最终对量子合作竞争演化机制进行理论分析与计算机仿真实验分析.研究结果表明,量子合作竞争机制能够通过合作状态纠缠建立理性个体间稳定的合作关系.     

DME/P精度评估

精密测距系统(DME/P)是国际上新开发的无线电导航系统,它与微波着陆系统配合,为进场飞机提供精密进场着陆引导。介绍了对DME/P系统进行测试的3种典型测试飞行剖面图。对测距误差的划分方法以及精度的分布特点作了详细分析,提出用合理的数字滤波软件和数据处理软件方法对其误差实现有效分离,并进行了飞行验证,对其测距精度进行了连续动态的准确评估。     

弹道导弹激光引信测距性能研究

激光引信在弹道导弹上被用于测量并控制弹头的爆炸高度。为研究激光引信的测距性能，在给定引信的测量高度指标后，基于脉冲激光测距方程及雪崩光电二极管输出信噪比计算公式，仿真得到了在不同探测器接收口径及不同大气能见度条件下，激光引信接收信噪比随激光器峰值功率变化曲线，确定了满足一定虚警概率和发现概率条件下所需激光器的最小峰值功率值，并分析了接收口径及大气能见度对激光引信测距性能的影响。     

网络资源并行分配的多目标优化博弈量子方法

针对复杂网络资源分配问题的求解极其困难等问题,借鉴量子场理论,提出了用于解决网络资源并行分配的多目标优化博弈量子方法.通过建立网络资源并行分配的博弈量子场数学模型,刻画了复杂网络中实体之间的交互行为(如竞争、合作、单向行为等),描述了随局势的变化各个实体采取的博弈策略和自治行为,博弈量子场中所有量子按数学模型中定义的规则运动直至达到稳定状态.利用量子博弈理论,还进一步分析了合作、竞争状态的演化动力学.提出的网络资源并行分配的多目标优化博弈量子算法具有高度的并行性、交互性和动态性,证明了多目标优化博弈量子模型的收敛性及其解的唯一性,给出了在宽带网络的带宽分配问题中的应用实例.     

量子计算及其在信号与信息处理中的应用

介绍了量子计算的发展历史、现状和前景。讨论了量子计算的基本原理。列举了两种典型的量子算法 ,并结合信号与信息处理领域中所遇到的问题 ,指出了量子计算在该领域中的应用前景。最后介绍了目前国内外在量子计算方面的进展情况     

量子遗传算法及在模糊控制器参数优化中的应用

提出了一种基于实数编码的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异。针对量子旋转门的旋转角方向的选择,提出了一种简易快捷的新方法。基于适应度函数的梯度信息,构造了旋转角大小的计算公式。该方法将每一量子位的两个概率幅,看作上下两个并列的基因,每条染色体包含两条并列的基因链,每条基因链代表一个优化解。在染色体数目相同时,可显著加速优化进程,提高获得全局最优解的概率。模糊控制器参数优化问题的仿真结果表明,该方法在搜索能力方面明显优于普通量子遗传算法。     

基于量子区块链的碳配额交易模型

针对目前能源交易体系存在安全性较低、平台管理成本较高以及碳配额交易空缺的问题，提出基于量子区块链的碳配额交易模型。通过建立碳排放权分配指标体系，采用灰色关联分析法，实现碳排放权配额的初次分配，保障参与节点碳配额初始分配的公平性。利用零和博弈数据包络分析(Zero Sum Gains-Data Envelopment Analysis, ZSG-DEA)模型，计算参与交易主体碳配额利用效率和优化方案，有效促进产业结构升级。嵌入碳配额交易奖惩系统，有效保障减排低碳主体的利益。采用量子纠缠态签名智能合约，保障碳配额交易的量子通信安全，进行交易节点间的身份验证。算例分析表明，该交易架构能够有效保障碳配额分配的公平性，提高碳配额的利用效率，保障碳配额交易过程中的交易数据和用户信息安全性，为推动后量子时代的碳配额交易进程提供理论支撑与决策支持。     

雷达测距数据不匹配系统误差的测速诊断

对于连续波雷达系统跟踪远程导弹、卫星等飞行器的数据处理问题，本文提出了利用测速数据对测距数据的系统误差进行诊断及修正的方法。在冗余信息较少的情况下，可用此方法修正不匹配误差，以提高定轨精度；同时说明了该方法可用于雷达测量丢失少量数据的情况下，识别测距数据是否发生跳变的问题。仿真与实测数据处理结果表明，该方法计算简单，精度较高，实用性好。     

基于等长基线干涉仪的单脉冲被动定位方法

针对单站单脉冲的被动测距问题,提出了一种基于等长基线相位干涉仪的单脉冲定位方法。该方法采用至少3个天线构成等长基线干涉仪对,利用等长基线干涉仪接收到辐射源信号球面波的波前相位2π模糊数相同的原理,通过等长基线相位差的差值和来波方向,确定信号源与观测站之间的距离。在对该算法的基本原理和无模糊定位条件描述的基础上,分析了定位性能,并通过计算机仿真验证了该算法的有效性。     

一种基于相位比较的量子遗传算法

针对量子遗传算法不适于连续函数优化的问题,提出了一种改进的量子遗传算法。该算法直接将量子染色体与当前最优解相比较来确定旋转门的旋转角,种群中各个体以不同速率向最优解进化以同时实现全局搜索与局部搜索,引入变异操作以防止算法早熟收敛。对该算法及其全局收敛性进行了分析后,将其用于函数极值求解与PID控制器的参数优化,并与遗传算法和量子遗传算法进行比较。仿真结果表明该算法具有较好的寻优性能。     

基于一种无偏估计器的双站被动测距算法

针对短基线情况下双站三角测距精度不高的问题,提出了一种利用双站方位历史信息实现被动测距的算法.建立了双站被动测距模型,该模型可以利用最小二乘等线性估计器来求解,但因其数据矩阵包含误差其解是有偏的,为此引入了一种无偏估计器来实现对目标距离的估计.通过仿真试验说明该算法比三角测距有着更高的精度,证明该算法用于双站被动测距是有效的.     

基于自适应相位旋转的Grover量子搜索算法

在使用Grover量子搜索算法对给定规模的无序数据库搜索时,随着搜索目标数的增加,获得正确结果的概率大幅度下降.分析了出现这种现象的原因,研究了算法中的Grover叠代过程,提出了一种新的自适应相位旋转策略.应用这一策略,当搜索目标数超过目标总数的(3-√5)/8时,只需两步搜索;当搜索目标数超过目标总数的1/4时,只需一步搜索,即可获得恒等于1的成功概率.实验表明新相位旋转策略是有效的.     

基于量子遗传算法的正规模糊神经网络控制器设计

针对模糊神经网络控制器通常涉及的参数较多,反传播算法难于收敛的问题,提出了一种优化设计正规化模糊神经网络控制器的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异,将量子位的概率幅看作两个并列的基因,因此每条染色体包含两条并列的基因链,在染色体数目相同时,可提高获得全局最优解的概率。对控制器参数随机编码建立初始群体,利用量子遗传算法进行参数优化。实验结果表明该方法是有效的。     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

离散分数阶Fourier变换的LFM信号时延估计

根据Ozaktas的采样型离散分数阶Fourier变换算法,针对线性调频信号,结合分数阶Fourier变换对线性调频(LFM)信号的独特聚集性,研究了基于Ozaktas离散分数阶Fourier变换的含多普勒的LFM信号时延估计,给出了线性调频体制雷达分数阶Fourier域的目标检测与测距具体实现,并与经典数字脉压对雷达目标测距的分辨力、时延估计误差、运算量进行对比分析,结果验证了基于Ozaktas离散分数阶Fourier变换时延估计的可行性及有效性。     

基于量子框架的重卡AMT系统逻辑建模研究

针对应用传统有限状态机方法建立的行为模型存在可读性差、系统功能扩展、裁剪困难等缺点,提出将量子框架(QF)应用于重卡积械式自动变速箱(AMT)开发中.首先介绍了量子框架的基本特点及其运行机制,然后重点分析了AMT系统的工作过程,将整个系统分解为四个相互独立的活动对象,分别建立了基于量子框架(QF)的状态机模型,最后进行了实车试验.结果表明,在重卡机械式自动变速箱(AMT)开发中应用量子框架技术,显著地提高了设计效率、代码可读性以及系统的可维护性.     

超宽带传感器网络室内信道建模与定位算法研究

针对超宽带传感器网络室内定位问题,建立了一种符合IEEE 802.15.4a标准的超宽带室内传播信道模型.在此模型基础上提出基于最大似然估计的RSsI测距方法,给出了测距误差的Cramer-Rao下界(CLRB),分析了定位误差与测距误差的关系并应用到定位算法中,最后提出一种面向测距和定位的超宽带传感器网络模型.仿真实验结果表明采用该信道模型,测距和定位算法,显著提高无线传感器网络的测距和定位性能.     

伪码测距系统的多普勒频移补偿

卫星所搭载的再生伪码(pseudo noise,PN)测距系统已广泛应用于测量双星或星地距离,由于星地间的相对运动更为明显导致伪码测距信号存在着较大的多普勒频移,从而影响利用相关运算获得的双程延时测距精度。根据伪码测距系统的实现结构,推导出当多普勒频移存在时的测距延时计算公式,进而提出了一种补偿方法。同时考虑到测距系统的实际应用环境,对补偿公式进行了简化。仿真及实际测试结果表明,经过补偿后的双程延时测量值精度(中强信噪比下)可达到0.14 ns (4 cm),补偿造成的精度影响为0.01 ns (3 mm),同时公式简化及补偿引入的误差可以忽略不计。     

防空雷达中的目标识别技术

雷达技术从其诞生至今已经历半个多世纪的发展历程，并且被证明是对空中目标检测、测距和跟踪最强有力的工具。然而，与雷达同时出现的目标识别问题，至今仍没有满意的答案。本文简要回顾了雷达目标识别的历史，讨论了与防空武器系统密切相关、也是目前普遍认为是最重要的几种目标识别技术，包括动态目标的回波起伏和调制谱特性，高分辨力雷达目标识别技术，目标的极化特征及其识别技术，目标谐振响应与超宽带雷达目标识别技术等。