基于简单蚁群算法的载荷安装误差补偿研究

载荷的安装误差补偿在工程实践中起着十分重要的作用。已有的误差补偿方法一般只针对小误差的情形,而对大误差则没有很好的解决方法。结合空中机动平台光电载荷的安装误差,提出了一种利用简单蚁群算法来补偿载荷安装误差的方法。通过对小误差和大误差两种不同情形的数值仿真,初步验证了方法的可行性;通过对试验数据的测试分析,进一步验证了方法的有效性。     

基于光电观测信息的空中机动平台被动跟踪研究

针对强电磁环境下机载雷达测量精度较低的问题,研究提出了一种基于机载光电观测信息的被动跟踪方法,讨论了其目标运动分析问题.利用光电探测设备测量的目标方位角、高低角,结合平台的导航信息,建立了基于最小二乘准则的目标函数,对目标实施了精确定位,并对观测数据中野值的剔除问题进行了分析.通过蒙特.卡洛模拟仿真,试验结果表明:该方法能够较为准确、快速地收敛至真值附近.     

遗传算法在飞机目标识别中的应用

针对雷达目标识别中特征维数压缩和神经网络的隐含层结点数的确定等关键问题 ,提出了一种基于遗传算法的目标识别方法 ,该方法首先构造了一个符合目标识别这一特定问题的初始种群 ,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理 ,通过多次遗传迭代最终收敛于问题的一个满意解。最后将该方法用于对三类飞机目标的分类和识别 ,验证了该方法用于目标分类和识别的可行性和有效性。     

不同鞋底硬度对跑步时下肢生物力学特征的影响

运动鞋鞋底硬度会影响缓冲性能和保护作用,进而影响穿着者的运动表现。通过分析9名跑者分别穿着7种不同鞋底硬度运动鞋跑步时下肢运动学和动力学指标的变化,探析鞋底硬度对鞋缓冲性能和防损伤性能的影响,为运动鞋的设计与制作提供理论依据。结果表明:随着鞋底硬度的增加,跑步着地时足外翻和外旋的程度增大,进而增加损伤几率。足着地时的垂直地面反作用力第一峰值力不受鞋底硬度的影响。30°和40°是较理想的鞋底硬度,缓冲效果较好,同时可以降低足部过度运动的风险。     

GPS辅助的FMCW SAR成像运动补偿

针对小型无人机装载FMCW SAR脉内运动误差较大的情况,提出GPS数据辅助的SAR成像运动补偿方法。运用新的补偿函数对全成像场景分步骤补偿航迹法平面运动误差,采用非均匀的离散傅里叶变换校正航迹前向速度误差,从而正确补偿三维方向的运动误差,实现一定分辨力要求下的成像。仿真证明了方法有效性。     

考虑不确定性的应急响应目标可满足性评估方法

应急响应目标的可满足性评估对应急响应的实施具有重要指导作用,针对应急响应目标可满足性存在不确定性的问题,提出一种在"情景-应对"模式下能够对目标可满足性进行评估的方法.该方法在证据理论框架下,首先基于信度结构构建目标可满足性表示模型,在表示模型的基础上,文章结合情景,采用信度规则推理出叶子目标的可满足性.然后提出改进的OWA算子用以计算目标分解权重,进而采用证据融合算法评估高层目标的可满足性,评估结果可为决策者提供理论依据.最后,采用算例验证了方法的有效性,结果表明,该方法能够兼顾目标间的作用关系,其评估结果能较好地与人的主观直觉判断相一致.     

无线传感器网络中的分布式目标被动跟踪算法

为提高目标被动跟踪性能,并降低无线传感器网络（WSN）中的能量开销,提出了一种新的分布式信息粒子滤波（IPF）算法。根据目标的当前位置,将WSN中的结点动态组织成簇,建立分布式跟踪结构。利用信息扩展卡尔曼滤波器结合最新的观测量,产生粒子滤波的建议分布,详细推导了基于动态分簇结构的IPF具体实现步骤。建立机动目标跟踪的WSN仿真环境,比较了三种跟踪算法的性能和通信数据量。仿真结果表明,IPF具有较高的跟踪精度,与集中式粒子滤波算法的跟踪性能接近,而且降低了节点间的通信数据量。     

基于TDOA的双站自适应滤波算法及可观测性研究

设计了一种由双观测站构成的系统,讨论了其目标运动分析问题。通过测得的方位序列和到达的时差,建立了状态方程和观测方程。运用扩展卡尔曼滤波算法,对目标的运动做出了分析。利用非线性系统的可观测性定理分析了该系统,得出了基于TDOA的双站跟踪算法的可观测性结论。通过蒙特卡洛模拟仿真,验证了所得的可观测性结论;仿真结果表明,系统具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有良好的应用前景。     

线性时频分析在弱信号检测中的应用

介绍了时频分析理论及线性时频分析方法.将短时Fourier和小波变换用于弱信号的检测并比较了其性能,最后给出了计算机仿真结果.