基于XMSF的高速铁路列控系统仿真测试平台设计

总结高速铁路列控系统仿真的特点,提出了基于可扩展建模及仿真框架(XMSF)的高速铁路列控系统仿真测试平台方案,以使平台达到可扩展性,可重用性和可操作性,力高速铁路列控系统仿真测试平台的兼容性和可持续性发展提供支撑.利用XMSF可使系统仿真不只局限于某个平台或中间件,可实现仿真测试系统的跨平台和跨地域性.同时,采用分层结构,在乎台中增加仿真辅助层,通过XML描述不同运行模式,实现仿真运行地自动化,减少人员操作,提高系统仿真及测试的高效性.     

多智能体系统的协调方法

在简述并评价多智能体系的多种协调方法的基础上,提出了实际采用协调方法的时需考虑的一些因素,并以实例说明合同网协调方法的应用。     

数据丢包环境下的多传感器协同跟踪策略研究

针对实际作战中的复杂电磁环境,研究了数据丢包环境下的多传感器协同跟踪问题。首先分析了数据丢包的几种不同情况,分别建立了数据丢包模型,并针对不同的丢包模型提出了相应的补偿策略;然后建立了数据丢包环境下目标观测模型,推导了数据丢包环境下序贯扩展卡尔曼滤波算法;最后基于信息熵理论建立了数据丢包环境下的多传感器多目标跟踪优化模型,给出了离散粒子群求解算法。仿真结果表明,所提的丢包补偿策略具有良好的补偿效果,可以有效抑制数据丢包造成的滤波数据发散,保证目标跟踪精度。     

一种雷达网络偏差估计补偿方法

为了提高雷达目标跟踪精度,针对雷达网络跟踪系统的时变配准偏差补偿问题,该文提出了一种通用的估计补偿方法.该方法根据雷达提供的测量信息,引入伪测量方程和等价偏差的概念,结合卡尔曼滤波方法估计出雷达的量测偏差和位置,用于补偿和修正量测信息.该方法使雷达的跟踪精度比补偿前明显提高.统计意义下的仿真结果显示了该方法的有效性.     

基于人工蜂群优化的NSCT域图像模糊集增强方法

针对实际应用中所采集的图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、模糊集、人工蜂群(ABC)优化的自适应图像增强方法.首先对输入图像进行NSCT分解,得到一个低频子带和多个高频子带;然后依据贝叶斯萎缩阈值和非线性增益函数增强高频子带系数,采用模糊增强法增强低频子带系数,并利用ABC算法优化其中的模糊参数,以提高模糊增强法的自适应性;接着用低频子带图像的信息熵作为ABC算法的适应度函数,同时引入较劣种群随机初始化策略改进ABC算法,以缩短增强方法的运行时间.文中采用该增强方法对淡水鱼、铁轨表面、储粮害虫3类图像进行了增强实验,并依据主观视觉效果和对比度增益、清晰度增益、信息熵3个客观定量评价指标,对文中方法及其他3种同类增强方法进行了比较.结果表明,所提出的方法视觉效果最佳,能提高图像的对比度和清晰度,目标边缘光滑,且增加了图像的信息量,便于后续准确地进行图像检测与识别.     

移相放大器对主动雷达隐身装置的性能影响

主动雷达隐身技术是雷达隐身技术的重要分支。针对一种主动雷达隐身装置进行了深入的定量分析:介绍了该装置的基本组成和工作原理,给出了电磁场约束方程组,在此基础上推导了对消场的表达式,通过对不同入射频率和入射角的数值仿真,着重分析了移相放大器的放大幅度和转移相位对装置隐身性能的影响,并分别给出了放大幅度和转移相位的取值范围。所做工作对进一步认识智能蒙皮式主动雷达隐身技术具有非常重要的理论和工程实践意义。     

基于Shearlet域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪

为了更有效地去除图像噪声,同时更好地保留图像边缘细节信息,提出了一种基于shearlet 域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪方法. 首先对含噪图像进行非下采样shearlet 变换(nonsubsampled shearlet transform, NSST),将图像分解为低频分量和多个高频分量. 低频分量中包含图像信号的主要能量以及少量的噪
声,而高频分量中含有大部分噪声和图像边缘信息. 然后,利用K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD) 算法去除低频分量中的噪声,各个方向的高频分量则通过核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD) 算法进行去噪. 最后,对处理过的低频分量和高频分量进行非下采样shearlet 反变换(inverse nonsubsampled shearlet transform, INSST),得到重构图像,从而有效地去除图像噪声,保留图像边缘细节. 实验结果表明,与小波扩散去噪法、shearlet 硬阈值去噪法、K-SVD 稀疏去噪法、小波域稀疏去噪法相比,该方法的去噪能力更强,并能更好地保留图像纹理细节特征,改善图像视觉效果.     

改进的自适应新生目标强度PHD滤波

自适应新生目标强度（probability hypothesis density, PHD）滤波是一种新颖的量测驱动的多目标跟踪算法。然而,该算法存在归一化失衡问题,且在航迹生成方面存在一定的滞后现象。针对以上问题,提出一种改进算法。首先,在分析归一化失衡问题的基础上,提出一种归一化因子修正方法,有效解决该问题。其次,在高斯混合框架下对算法进行实现,并引入一种新的航迹回溯机制,通过对每个高斯分量进行标记,然后对存在概率超过确认门限的分量进行回溯,从而得到每个目标的完整航迹。实验结果表明,改进算法在新生目标搜索和多目标航迹生成方面均优于传统算法,具有良好的工程应用前景。     

基于多项式拟合的OFDM系统符号盲同步算法

提出了一种基于循环前缀的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统定时同步的低复杂度算法。算法利用相关函数的结构性质,可以消除冗余信息,直接针对相关函数的峰值位置进行求解。同时,通过多项式来拟合同步函数,从而在保证得到正确的信道时延估计值的同时有效降低算法时间复杂度。仿真结果证明,本文算法在平坦衰落信道和频率选择性衰落信道下均能保持良好的性能,并且计算所需时间远小于其他基于循环前缀的盲同步算法。     

基于最小二乘的地磁场测量误差补偿技术研究

地磁导航中获取地磁场的精确测量值是进行地磁匹配导航的前提和基础。论文针对实际地磁测量中磁力仪易受环境磁场干扰带来的影响补偿效果的问题，首先分析了软磁误差以及硬磁误差对磁场测量的影响效果，建立了地磁测量误差的参数化模型。采用ANSYS仿真软件，通过3对内径不同的亥姆霍兹线圈产生了3个方向的匀强磁场，从而实现了对地磁场的模拟。在此基础上，将磁力仪和干扰源建到仿真模型中，通过360度旋转磁力仪分别得到了有干扰和无干扰时的三维磁场值，然后采用最小二乘算法对模型参数进行了估计，最终实现了对磁场测量误差的补偿。仿真结果表明，该方法简单易行，简化了参数的求解过程，具有较高的误差补偿能力，地磁测量误差可以从20 000多纳特减少到几个纳特。