基于梯度自适应格型滤波的外辐射源雷达多径杂波抑制算法

外辐射源雷达面临严重的多径杂波问题,传统的梯度自适应格型（ｇｒａｄｉｅｎｔａｄａｐｔｉｖｅｌａｔｔｉｃｅ,ＧＡＬ）滤 波是一种有效的杂波抑制算法,但该算法需要根据经验合理设置步长参数,收敛速率慢,在抑制杂波的同时会造 成处理距离元内的目标回波被部分相消。基于传统的ＧＡＬ滤波提出了一种改进的ＧＡＬ算法及其前后向预测误 差的归一化形式,该算法通过最小化前向和后向预测误差的均方值估计反射系数,并通过最小化多重回归滤波的 均方误差估计其权系数。相对传统的算法而言,改进的算法不需设置步长参数、收敛速率快、对处理距离元内的 目标回波基本没有影响。仿真和实测数据处理结果验证了该算法的有效性。     

面向目标不确定的多无人机鲁棒协同搜索

多架无人机（ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ,ＵＡＶ）协同搜索是多无人机协同的一个重要研究方向。多架 ＵＡＶ 同时对一个未知区域进行搜索,目的就是大量获取搜索区域的信息,确定目标存在的具体位置。提出了一 种基于贝叶斯理论的多ＵＡＶ 鲁棒协同搜索方法,首先建立搜索环境的数学模型,然后考虑到ＵＡＶ 传感器测量 的不确定性以及环境自身的不确定性,引入鲁棒性能参数以提高系统的抗干扰性以及稳定性,最后对目标函数进 行优化求解,从而引导ＵＡＶ 在区域中进行搜索。通过仿真结果验证了所提方法的有效性。     

非制导弹药对时间敏感群目标毁伤效能评估

针对陆基平台发射非制导弹药攻击地面时敏群目标的效能评估,首先基于传统毁伤效率评估理论提 出了非制导弹药对地面不动群目标的毁伤效能评估模型。其次,基于目标存留概率给出了非制导弹药对地面时 敏群目标的毁伤效能评估模型。再次,基于目标机动对毁伤效能的影响分析,建立了非制导弹药对地面时敏群目 标的毁伤效能评估模型。最后,通过理论分析和数值仿真验证了模型的有效性,并研究了毁伤效能随射击持续时 间、目标平均停留时间和目标位移速度的变化规律。     

面向目标的系统的系统建模方法

体系结构是系统的系统（ｓｙｓｔｅｍｏｆｓｙｓｔｅｍｓ,ＳｏＳ）构成的基础,是系统可靠运行和演进的依据。传统 的ＳｏＳ体系结构设计方法包括面向过程的结构化设计方法和面向对象方法等。它们均缺乏对ＳｏＳ中各利益相关 者的目的、意图和行为等的描述与表达。建立了用户需求符号（ｕｓｅｒｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｎｏｔａｔｉｏｎ,ＵＲＮ）这一目标建模 语言与美国国防部体系结构框架元模型间的对应关系。基于元模型,提出了ＳｏＳ目标建模的过程与思路,并以搜 索救援为例阐明了所提出的过程与思路。     

直接加权优化辨识中未知权重值的迭代选取

对于非线性系统的直接加权优化辨识算法,通过在原线性仿射函数形式中,增加若干关于输入观测 数据序列的线性项来增强逼近非线性。对于增加若干线性项后展开式中的两类未知权重值的选取,分别从理论 和实用上推导出这些未知权重值的选取过程,并明确权重值间的关键和辅助作用。理论上的推导分析可明确增 加的未知权重值在整个逼近非线性系统的目的中起着辅助作用;实用上的推导分析展示了怎样将某些复杂的最 优化问题经过整理变换成常见的最优化问题,从而可利用最基础的优化方法来求解,并分别对理论和实用算法的 收敛性做了必要的证明。最后用仿真算例验证所提方法的有效性和可行性。     

模型驱动的系统体系结构仿真验证研究

在综合电子信息系统（ｃｏｍｍａｎｄ,ｃｏｎｔｒｏｌ,ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ,ｃｏｍｐｕｔｅｒ,ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ,ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅａｎｄｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ,Ｃ４ＩＳＲ）和航天维修等复杂系统建设前,对系统的体系结构进行仿真和验证是降低系统后期开发成本和风 险的有效方法。提出了基于系统体系结构中的活动模型、规则模型、动态模型和数据模型等向统一的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真 模型的映射方法,并基于模型驱动架构中的模型转换技术实现了前者向后者的自动转换,不仅能够提高仿真模型构 造的效率,还能保证仿真模型和体系结构模型的一致性。哈勃太空望远镜维修系统的体系结构仿真验证案例说 明了方法不仅能够验证系统体系结构模型之间的逻辑一致性,还能够对系统体系结构的性能进行有效预评估。     

基于网络编码和中继选择的无码率协作传输

高频谱利用率的协作中继传输设计,是协作通信领域的一个研究难点。针对这一问题,结合网络 编码和中继选择协作,提出了一种新的无码率中继协作传输方案。在传输当前消息块的同时允许传输下个消 息块的部分信息,从而减少所需的传输次数,提高频谱效率。将准静态瑞利衰落信道等效成相应的删除信道, 分析了目的节点译码所需传输次数的概率质量函数和平均传输次数,并与其他无码率传输方案进行了性能 比较。理论分析和仿真结果表明,采用网络编码和中继选择的无率传输系统在传输次数上进一步改善系统 性能。     

一种新的群体智能算法——狼群算法

基于狼群群体智能,模拟狼群捕食行为及其猎物分配方式,抽象出游走、召唤、围攻３种智能行为以 及“胜者为王”的头狼产生规则和“强者生存”的狼群更新机制,提出一种新的群体智能算法---狼群算法（ｗｏｌｆ ｐａｃｋａｌｇｏｒｉｔｈｍ,ＷＰＡ）,并基于马尔科夫链理论证明了算法的收敛性。将算法应用于１５个典型复杂函数优化问 题,并同经典的粒子群算法、鱼群算法和遗传算法进行比较。仿真结果表明,该算法具有较好的全局收敛性和计 算鲁棒性,尤其适合高维、多峰的复杂函数求解。     

面向流程的保障体系集成建模方法研究

保障体系集成建模是对保障体系进行模型验证和分析的基础。以体系工程为基础,提出了面向流程 的体系概念层次关系图,构建了保障体系从使命到工作流程等各个层次的描述模型。基于Ｐｅｔｒｉ网模型与粒子群 算法,通过结构模型与活动模型的有机结合,得到了体系能力集成模型,实现了保障体系各层次模型的集成。在 实际案例中使用这些模型和方法进行了分析、建模,证明了模型和方法的有效性。     

马尔可夫矩阵修正IMM跟踪算法

传统交互多模型（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌ,ＩＭＭ）滤波算法中,马尔可夫概率转移矩阵参数固定, 切换过程模型概率滞后。基于后验信息修正,扩展了一种在线更新马尔可夫概率转移矩阵的自适应跟踪算法,新 算法克服了原算法只能交互２个模型的局限性。在计算过程中,依据不匹配模型误差压缩率的更新信息,在线调 整先验马尔可夫概率转移矩阵,模型转换过程中更多地利用匹配模型的信息,而减小不匹配模型信息的影响,使 收敛速度得到了提高。最后通过多模交互３个当前统计模型（ｃｕｒｒｅｎｔｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｏｄｅｌ,ＣＳＭ）验证了所提算法的 有效性。