基于进化ANFIS的制导炸弹智能控制系统研究

针对目前制导炸弹命中精度低的问题,首次提出一种基于进化自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的制导炸弹智能控制系统。该系统不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验来获取控制信息。规则库是通过系统对训练数据进行自学习,并在自学习的过程中引入遗传算法进化调整系统结构和参数而建立的。通过计算机仿真,该智能控制系统具有精度高、泛化功能强且实现了调整智能化等优点。可以预见,这种智能控制系统在军事上有很好的应用前景。     

自适应高斯模型与多基地雷达机动目标跟踪

为改善多基地雷达系统对高机动目标的跟踪性能,提出了基于自适应高斯模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)的机动目标跟踪算法.将目标加速度的概率密度特性描述为一具有均值和方差的高斯分布,建立了系统的离散状态方程和非线性观测方程进行EKF滤波,并在每个采样周期实现对输入控制信号及过程噪声协方差的更新,使加速度符合目标的实际变化情况.Monte Carlo仿真结果显示,对目标的变加速轨迹,该算法在位置和加速度上的均方根误差均比Singer模型小,且误差曲线平滑,表明了该算法能对机动目标实现准确跟踪.     

基于FPGA的智能天线数字波束的形成与实现

提出了数字波束形成的方法,该方法是利用FPGA进行空域滤波,通过DSP浮点运算,高效地实现权值估计,避免高位加法进位影响计算速度。同时使用软件方式完成自适应算法的更新,增强了系统灵活性,是一种简便易行的实现方法。     

智能天线数字波束形成系统

根据8阵元智能天线原理,给出一种基于软件无线电思想的数字波束形成系统。分别对该系统的射频处理和数字处理两部分进行了讨论。在射频处理部分采用带通采样直接对射频信号进行数字化,数字处理部分则采用可编程数字器件FPGA和DSP实现。实验结果表明,该系统满足波束形成的要求,并具有良好的通用性和灵活性。     

基于高斯－牛顿法的双基地雷达目标定位

为了提高复合双基地雷达系统对目标的定位精度,以及充分利用冗余信息,提出了基于高斯-牛顿算法的空间目标定位算法。该算法的特点是:使用发、收两站所有的观测数据构成一个非线性最小二乘定位方程,采用精度最高的一组测量子集解算出的定位解作为迭代算法的初始值,使初值逼近真值;给出了迭代算法的具体步骤,并将变步长策略引入到算法中,让迭代步长参数每步动态地变化使目标函数下降;推导了定位误差协方差矩阵的表达式,对定位精度进行了分析。仿真结果表明,该算法提高了迭代的收敛性和目标位置解的准确性,与简化加权最小二乘算法(SWLS)相比有更精确的目标定位解,从而使得整个受控区域内的定位精度有较大提高,定位性能得到优化和改善。     

直序扩频系统一种新的PN码快速捕获算法

针对基于辅助序列快捕算法在初始相位偏差较大情况下降导致捕获速度变慢的缺陷,在相位预估器的相干PN序列快捕算法基础上,将最优化搜索引入PN码快捕算法中,提出了一种基于相位预估和最优搜索的相干PN序列快捕算法,通过建立马尔可夫链模型,推导出平均捕获时间及其方差的解析式.仿真结果表明,该算法能有效提高捕获性能,实用性强.     

一种新颖的“北斗”卫星导航定位系统的数据处理方法

由于"北斗"定位卫星数量的限制,接收机在动态定位的精度上会出现较大的误差.针对这一问题,提出采用描述载体运动的"当前"统计模型,建立北斗无源动态定位卡尔曼滤波模型.针对可能导致滤波发散的"野值",提出将χ2:检验法与新息加权法相结合的处理方法.通过跑车实验,验证了建立的模型能很好的改善定位的精度及动态性能.     

一种基于OBE的智能天线波束形成算法

根据OBE算法原理,提出一种智能天线自适应波束形成盲算法。首先建立自适应算法的信号模型,讨论了算法的结构,该算法是建立在解扩、重扩判决指导上,对均方误差准则下的最优权值进行迭代估计;然后分析了OBE算法的原理,在此基础上构建了自适应波束形成的迭代式。最后对算法的性能进行了仿真,仿真结果表明:该算法达到了自适应波束形成的要求,与LS-DRMTA算法相比具有更佳的收敛和输出性能。     

高可用性冗余实时集群系统的设计与构建

根据实时集群系统的高可用性和实时性要求,考虑集群系统的网络拓扑结构和网络传输性能对系统实时性能的影响,设计和构建了一个高可用性冗余实时集群系统,对系统的网络拓扑结构设计进行了阐述,估算了网络的数据传输性能,并讨论了系统并行计算的实现和冗余机组调度策略。经实际测试证明,系统具有较高的可用性和实时性,可作为周期性高强度多源浮点信息处理平台。     

基于多任务并行处理的实时集群计算机系统

针对高容量多任务数据处理,构建了基于多任务并行处理的实时集群计算机系统,拓展了集群系统的实时处理领域。采用负载当量更准确地刻画了计算节点的负载状况,提出了一种新的有效的负载调度策略——负载当量轮转法。