分布式OFDM-MIMO雷达高速微弱目标多帧检测

针对传统动态规划检测前跟踪(DP-TBD)算法对高速微弱目标的检测和跟踪问题,利用一种结合正交频分调制(OFDM)波形和分布式多输入多输出(MIMO)雷达的分布式OFDM-MIMO相控阵雷达,提出基于该雷达的TBD方法.MIMO雷达的全向辐射特性能够大大降低TBD单帧回波获取时间,另外,分布式雷达的空间部署可以削弱目标雷达截面积(RCS)起伏.仿真结果表明:本文方法检测和跟踪性能良好,是一种有效检测高速微弱目标的方法.     

组网雷达快速标校优化航路规划方法

针对现有雷达动态标校方法无法实现一条航路完成组网雷达快速高精度标校问题，提出了一种基于斜距极差的组网雷达快速标校优化航路规划方法。该方法通过计算各雷达对航路斜距极差，设计一条以总斜距极差最大准则与规避各雷达近空盲区为双判据的标校优化航路，实现组网后多站同时标校。对系统误差建模，通过对系统误差估计算法分析，得到了影响系统误差估计的主要因素为斜距极差的结论，并基于此提出了该优化航路规划方法。仿真实验结果表明，基于优化航路得到的误差参数估计精度明显优于对比航路，对斜距偏差和斜距误差增益的估计偏差百分比分别为2.7%和5%，验证了所提方法的有效性和优越性。     

采用自适应原始对偶迭代的无人机编队协同航路规划方法

针对目标通过机动进入无人机雷达探测盲区、导致雷达跟踪不稳定的问题，提出一种无人机编队协同航路规划方法。首先，根据雷达多普勒速度盲区、雷达探测视角、距离边界区等建立协同航路规划约束条件；然后，以机动目标稳健跟踪为目的建立优化目标函数，并结合约束条件构建协同航路优化模型；最后，设计了一种自适应原始-对偶迭代算法，对建立的航路优化模型进行快速求解，得到无人机飞行实时航路。对比仿真结果表明：所提方法能够实现无人机编队协同航路快速规划，达到对机动目标持续稳定跟踪的目的；与传统的高斯伪谱法和模型预测控制算法相比，所提方法求解速度提升了10%,算法复杂度相对较低；所提方法求解的无人机航路平滑性较好，可减少无人机飞行油耗，便于长时留空探测。     

基于改进马尔可夫决策过程模型的多机协同航路规划研究

该文针对多无人机在复杂环境下执行作战任务易受环境威胁影响的问题,提出一种基于改进马尔可夫决策过程模型的多无人机航路规划算法。利用离散化雷达威胁信息,设计多无人机作战环境与状态空间数目;将目标点方位空间离散化,进而合理分配状态转移概率;将雷达威胁与马尔可夫决策过程模型相结合,在无模型均匀结构的报酬函数基础上引入非均匀结构雷达威胁模型,建立改进马尔可夫决策过程模型执行策略搜索,为多无人机进行飞行航路规划。仿真结果表明,该方法不仅能为多无人机快速规划出合理有效的飞行路径,还使得多无人机航路威胁代价和综合代价降低了25%,保障在复杂战场态势下无人机高效执行任务的安全性。     

多模式语音端点检测

在语音信号处理系统中,基于帧能量的语音端点检测(voiceactivitydetection,VAD)往往受到语音段能量不平稳及噪声的影响,为了提高语音端点检测的性能和鲁棒性,引入视觉信息。该文提出采用基于数据驱动的线性变换生成视觉特征,在提出一个基于统计的VAD一般模型的基础上构建两个单模式的VAD系统,通过两步式的融合方法,得到了多模式的VAD系统。实验表明:同时利用音频和视觉信息的多模式VAD比基于帧能量的听觉VAD在帧错误率上有55.0%的相对下降,在断句错误率上有98.5%的相对下降。这一结果说明多模式VAD方法基本可以避免断句错误,也能够显著改善帧检测性能,是一种相当有效的方法。     

基于运动状态估计的双无人机协同航路规划

在双无人机协同任务过程中,由于会受到敌方雷达、武器等干扰造成跟随机无法准确获得领航机状态,为保证跟随机能够尽可能跟随领航机,提出结合交互式多模型(IMM)算法和自适应差分进化(JADE)算法的方法进行跟踪与寻迹.首先,基于JADE算法为领航机优化一条平滑航路并建立领航机位置状态信息,同时利用多个机动模型匹配估计领航机运动状态;然后,根据估计信息,确定跟随机下一可行航迹点范围;最后,以双机时空协同为目标,设计跟随机优化目标函数,优化产生下一航迹点.仿真实验表明,仅8.8%的航迹点处于双机探测范围外,且短时间内能够回到理想位置,时间和空间上双机能够保持协同.     

新一代天气雷达速度退模糊算法研究

速度退模糊算法对新一代天气雷达后期数据同化及短时临近预报具有重要影响。针对在高切变和孤立回波情况下速度退模糊出现错误的问题,提出了基于联合切变检测和十字形多尺度窗口的速度退模糊改进算法。首先,采用MDV(Mininum Distance Velocity, MDV)数据预处理方法进行全局数据优化。其次,将当前速度库和参考库的差值与切变阈值相比较,根据对比结果,分别进行切向和径向的退模糊。然后,在远离雷达的孤立回波区域,建立一种十字形多尺度窗口,实现参考库的确定,进而完成全方位的速度退模糊。使用我国新一代天气雷达(CINRAD-SA)在极端天气情况下的实测数据对该算法进行了多次验证。结果表明,在高切变和孤立回波情况下,该算法的速度退模糊准确率较高,优于新一代天气雷达中运行的WSR-88D速度退模糊算法。     

基于规则库的航路飞行冲突探测与解脱

通过对国内某航路管制单位的冲突探测与解脱数据收集和数据分析,形成贴合实际运行的航路管制规则库,采用基于BADA(Base of Aircraft data,一种由欧洲空管开发维护并应用比较成熟的飞行性能模型)的轨迹生成算法,通过实地调研和数据收集,结合实际管制运行中的航路冲突标准,建立双机基于管制规则库和决策树的航路冲突探测与解脱模型.选取国内A593航路,使用JAVA语言完成了仿真系统开发,并导入飞行计划数据实现了实例验证.最终的仿真结果表明模型成功解脱常见航路冲突,保证了与实际航路管制运行的一致性.     

新一代天气雷达速度退模糊算法

速度退模糊算法对新一代天气雷达后期数据同化及短时临近预报具有重要影响。针对在高切变和孤立回波情况下速度退模糊出现错误的问题,提出了基于联合切变检测和十字形多尺度窗口的速度退模糊改进算法。首先,采用MDV(mininum distance velocity,MDV)数据预处理方法进行全局数据优化。其次,将当前速度库和参考库的差值与切变阈值相比较,根据对比结果,分别进行切向和径向的退模糊。然后,在远离雷达的孤立回波区域,建立一种十字形多尺度窗口,实现参考库的确定,进而完成全方位的速度退模糊。使用我国新一代天气雷达(CINRAD-SA)在极端天气情况下的实测数据对该算法进行了多次验证。结果表明,在高切变和孤立回波情况下,该算法的速度退模糊准确率较高,优于新一代天气雷达中运行的WSR-88D速度退模糊算法。     

航路网络航路点布局的多目标优化设计

航路网络中航路点布局问题(CWLP)是航路网络规划的核心。基于此,从航路网络经济性和安全性出发,考虑航路运行成本和潜在冲突系数2个因素,建立航路点布局多目标优化模型,求解时采用动态递变权重系数的蝙蝠算法以保证运行成本和潜在冲突系数能同时获得较优解。最后对北京飞行情报区进行仿真实验,将蝙蝠算法(BA)与其他多目标算法对比,得到4种算法的非支配解,证明多目标蝙蝠算法在求解航路点布局的大规模优化问题上,能够获得更优解。同时,考虑偏好经济性和偏好安全性2种情况选择2组权重,数据显示:与初始网络相比,这2种情况下网络运行成本和冲突系数减少比例分别为9.99%、15.64%以及-3.97%、65.81%。实验结果表明,该方法能够在航路点布局规划上给决策者以多种优化方案。     

基于路段转移采样的最优路径集计算方法

为了不计算路段阻抗而获取起点到终点的多条最优路径，提出一种基于路段间转移概率并通过路段转移采样来计算最优路径集的方法(最优路径集路段转移概率法):首先，通过分时段、分区域来获取路段间转移概率，采用时段划分将交通状态随时间变化的影响纳入考虑，利用交通小区代替给定起点和终点，避免了路网中起点与终点数量巨大、特定点对之间数据量不足的问题; 然后，基于路段转移采样进行轨迹采样并获取最优路径集。该方法不需计算路段阻抗，对数据要求低，计算简便。案例分析表明:利用最优路径集路段转移概率法得到的计算路径与实际路径的涵盖程度高，区域划分大小对结果影响较小，时段划分可有效反应交通状况。     

Ad-Hoc网络中一种可靠的节点不相交多路径路由算法

提出了一种可靠的节点不相交多路径路由算法(RNDMRA). 结合预测模型和能量模型,利用网格中节点的地理信息,有效减少路由发现泛洪的频率. 同时为了选择与最短路径相似的稳定多路由,RNDMRA应用相似性因子选择相似的稳定节点不相交多路径路由. 模拟结果显示,与AODV和NDMR相比,RNDMRA有更高的投递率,更小的路由延迟和路由负载.     

网络数据包安全指标关联规则挖掘应用与研究

对网络通信中,安全指标间关联规则的挖掘速度缓慢问题进行研究。网络通信数据的高容量、多样性和复杂性,使网络安全指标间关联规则挖掘的信息处理难度较高、时间效率低,为此提出一种基于并行FP-树频集算法的关联规则数据挖掘方法并成功应用于网络通信的安全指标挖掘中。首先对网络通信数据进行Netflow流量数据采集,对其进行预处理以信息熵的形式存储。然后将频集压缩到频繁模式树上,再引入并行算法在多个处理器上为频繁模式树的节点创建条件模式库和条件模式树,在不同的并行处理器上进行同时处理,最后生成反映网络安全信息的关联规则。该方法提高了网络信息安全指标间关联规则挖掘的效率,在同样的支持度阈值和置信度阈值的条件下,可减少处理时间4~7 s。     

Molecular imprinted polymer with positively charged assistant recognition polymer chains for adsorption/enrichment of low content target protein

Here, we introduce a new type of molecular imprinted polymer （MIP） with immobilized assistant recognition polymer chains （ARPCs） to create effective recognition sites and with bacterial cloned protein as template for adsorbing the low content target protein from cell extract. In this work, cloned pig cyclophilin 18 （pCyP18）, a peptidyl-prolyl cis/trans-isomerase, was used as template. The template protein was selectively assembled with ARPCs from their library, which consists of numerous limited length polymer chains with randomly distributed recognition sites of positively charged amino groups and immobilizing sites. These assemblies were adsorbed by porous microsphers and immobilized on them. After removing the template, binding sites complementary to the target protein in size, shape and the position of recognition groups were exposed, and their confirmation was preserved by the cross-linked structure. The synthesized MIP was used to adsorb the cellular pCyP18, and its proportional content was enriched more than hundred times. The extended experiment on imprinting bovine serum albumin （BSA） with ARPCs shows that this method is also suitable for large protein.     

电子海图平台下的航线自动设计方法

为优化舰船计划航线设计,提出了一种基于电子海图的自动设计方法.通过追踪安全等深线和处理障碍区,得到可航渡区域.在可航渡区域内,进行路径的可航渡性测试,自动搜索一条安全的最短计划航线,并根据障碍区的动态变化,实时调整和优化航线.实验结果表明,与传统的手工作业方法相比,该方法在效率、经济性、可靠性等方面都具有明显的优势.     

基于异质传感器信息融合的移动机器人SLAM研究

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息、再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确的检测小的及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图,且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

一种基于遗传算法的航迹优化方法

目的设计优化一类巡航导弹航迹,且航迹满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件。方法利用遗传算法进行优化,对遗传算法的交叉操作进行改进。结果提出了一种巡航导弹航迹优化算法和一个航迹规划代价评判模型。结论经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好, 具有一定的理论和使用价值。     

遗传算法在航迹优化中的应用研究

提出一种基于遗传算法的航迹优化方法．主要是用遗传算法设计优化了一类巡航导弹航线．在此过程中根据所设计航迹要满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍，并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件，对航迹优化提出了一种算法和一个航迹规划代价评判模型．建立了一个基于VC^＋＋和MATLAB软件平台开发的巡航弹航迹优化仿真软件．经仿真实验证明该方法典型性强，处理的信息量小，实时性也较好，具有一定的理论和使用价值．     

基于目标模板库的多任务目标持久跟踪

针对长时间跟踪造成的信息丢失问题,提出了一种借鉴人类视觉记忆机制构建目标模板库的算法,该方法能在跟踪中记忆有用目标信息,实现持久稳定的跟踪.首先采用多任务跟踪法把视频序列分成多个子任务进行多线程分块局部跟踪,然后采用模板匹配和特征融合下的粒子滤波先后进行粗略跟踪和精细跟踪;最后把跟踪结果纳入目标模板库中更新跟踪系统.实验表明,此算法具有较好的鲁棒性和稳定性.     

可替换路径选择的研究

动态路径诱导（DRGS）是智能运输系统ITS研究的一个重要方面，它的核心在于如何利用实时的交通信息，找出一条考虑司机路径选择行为的“最优道路”，减少车辆在道路上的逗留时间，进而改善城市交通。但这仅仅给出了一条基于单目标的“最优”路径供司机采用。采用改进后的K-最短路算法，提供多条具有不同属性的路径供司机选择，从而更符合实际情况。