C2组织资源集成策略与方法

资源集成是C² (command and control)组织设计的前提和基础. 针对信息化战场C² 组织区域的分布性与协作的同步性以及结构的适应性需求提出了C² 组织作战资源集成的冗余性策略、协作策略、消耗性策略以及任务执行效率原则和资源价值成本原则, 建立了C² 组织资源集成策略的描述, 以集成策略为依据设计了作战资源集成优化的动态列表规划方法.     

基于无迹粒子PHD滤波的序贯融合算法

针对在杂波、漏检和非线性情况下,粒子概率假设密度滤波（particle probability hypothesis density filter, P-PHDF）算法估计精度不高、滤波发散及粒子退化等问题,提出了一种基于无迹粒子概率假设密度滤波（unscented particle PHDF, UP-PHDF）的序贯融合算法。利用无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF）实现PHDF,由UKF算法得到更好更优的重要性密度函数并从中采样,使粒子的分布更接近多目标概率假设密度分布;另外,为进一步提高滤波算法的性能,实现基于雷达和红外传感器的UP-PHDF序贯融合算法,通过两传感器交替滤波保证目标状态的可观测性。在复杂环境下,仿真结果表明该算法的估计精度和稳定性明显优于单传感器P-PHDF算法。     

基于粒子滤波与层级形状描述的红外目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波和层级形状描述的红外目标跟踪新方法。在粒子滤波理论框架下,观测概率模型的建立是影响红外目标跟踪性能的重要因素,而红外目标描述是建立观测概率模型的基础。针对红外成像特性,以梯度直方图和空域金字塔技术为基础,建立层级梯度直方图,实现红外目标的层级形状描述。通过计算参考目标的层级梯度直方图与目标样本的层级梯度直方图之间的Bhattacharyya距离,建立观测概率模型。两种不同场景特性的红外目标跟踪实验和对比实验分析都表明该方法是有效的、稳健的。     

电特大目标散射的多层快速多极子高性能计算

针对电特大目标散射的并行多层快速多极子计算中出现的构造几何信息树所需资源过多、保存远场模式所需内存过大及计算雷达散射截面时间长等问题,根据主流并行计算机架构以及电特大目标的特点,提出了解决方案,实现了电特大目标散射的高效精确计算。通过对未知数超过5亿、电尺寸达到几千个波长的电特大目标的数值实验,表明本文方案的精确性和高效性。     

基于压缩感知的GPR成像算法

传统的探地雷达(ground penetrating radar, GPR)数据采集需要满足Nyquist采样定理,严重影响了GPR成像效率。基于压缩感知理论,稀疏信号可以在远低于Nyquist采样率的情况下通过求解l₁范数约束下的凸最优化问题得到精确恢复,克服了传统算法中数据采集的局限。将压缩感知理论应用于GPR成像,利用仿真数据系统分析了测量矩阵维度、信噪比、数据损失程度和目标密集度等因素对成像结果的影响。实验结果表明,与传统的GPR成像算法相比,压缩感知成像算法成像精度高,虚警少,对噪声和数据损失有一定的鲁棒性,可以大大节省数据存储空间和采集时间。     

多UCAV协同目标攻击决策

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)攻击多目标,研究了多UCAV协同攻击决策问题。建立了目标毁伤模型、UCAV损耗模型和时间协同模型,并通过加权求和将三者转化为单一目标函数,进而转化为单目标问题进行求解。提出了一种离散微粒群优化(discrete particle swarm optimization, DPSO)算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关操作。建立了微粒与实际问题的映射关系,进而使DPSO算法适合于求解多UCAV协同目标攻击决策问题。仿真结果表明,DPSO算法易于实现,能够较好地解决基于时间协同的多UCAV目标攻击决策问题。     

基于SC-FDMA的可调公平度动态子载波分配算法

高速无线数据传输利用自适应的资源分配方式以对抗无线传输环境的不利影响。基于单载波频分复用系统提出一种最大平均容量动态子载波分配算法,并在此算法基础上引入公平系数,提出一种公平度可调的动态子载波分配算法,以实现系统分配公平性与总容量性能之间的权衡。仿真结果表明,最大平均容量算法在显著降低算法复杂度的同时,能获得与贪婪算法相近的系统总容量及误码率性能。可调公平度算法通过调整公平系数,能在较大范围内调整信道资源分配的公平度,满足不同传输质量需求,且不增加算法复杂度。     

一种新的窗函数法设计余弦调制滤波器组系统

针对用传统的窗函数法,设计滤波器组存在设计复杂、性能不理想等缺点,提出了一种新的余弦调制滤波器组设计方法。该方法采用了一种在理想滤波器的过渡带内插样条函数的窗函数法设计原型滤波器,放松精确重构的限制条件,将余弦调制滤波器组的设计问题转化为无约束的目标函数的优化问题;再用量子粒子群优化算法优化目标函数,求得最优参数通带截止频率,设计出有限冲激响应（finite impulse response, FIR）原型滤波器。仿真实验表明,用本文算法设计的余弦调制滤波器组在幅度失真、混叠失真、信噪比、重构误差等方面都明显优于用传统的“砖墙式”理想滤波器设计的余弦调制滤波器组,用本方法设计的余弦调制传输复用器在通信系统中的应用也有很好的性能。     

区间小波变换域的新拟牛顿LMS自适应消噪

将小波变换、自适应算法和新拟牛顿算法相结合,得出一种区间离散正交小波变换域新拟牛顿LMS消噪算法。该算法具有较好的环境适应性,有效克服了传统步长因子选取和输入信号自相关函数估计误差对算法收敛速度和稳态误差的影响。计算机仿真结果表明,在新拟牛顿条件下,该算法具有较快的收敛速度和较强的消噪能力,可以很好地应用于自适应消噪系统中。     

基于FFT的大型平面阵列方向图的综合方法

针对大型平面二维阵列,提出了一种快速的综合方法。首先根据单元激励初值,应用二维离散傅里叶逆变换(invert fast Fourier transform, IFFT)得出阵列方向图,然后与期望方向图比较,得出新的方向图,再应用二维快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)反算出新的单元激励。如此反复,直到方向图满足设计要求。该算法直接对大型平面二维阵列进行优化而不是针对一维线阵或小型阵列,而且天线单元数大于5 000。最后两个6 400（80×80）单元阵列的仿真结果表明该方法实用、高效。