一种混合H2/H∞ 滤波的传递对准算法

针对机载武器捷联惯导系统快速精确传递对准问题,建立了速度加姿态匹配传递对准模型,将系统 噪声、速度观测噪声建模为高斯白噪声,而将受机翼挠曲变形影响的姿态观测噪声建模为能量有限噪声。建立了 观测噪声中既有高斯白噪声又有能量有限噪声的滤波性能优化指标,将滤波问题转化为最小最大问题,采用拉格 朗日乘子法对最小最大问题进行了求解。设计了一种能处理观测噪声中既有高斯白噪声又有能量有限噪声的混 合H₂/H_∞滤波算法。仿真结果表明,该算法稳定性强,滤波精度高,为机载武器提供了一种有效的快速精确传递 对准滤波算法。     

基于欠采样的脉冲UWB通信窄带干扰消除技术

针对窄带干扰（ｎａｒｒｏｗｂａｎｄｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ,ＮＢＩ）的存在会对脉冲超宽带（ｕｌｔｒａ ｗｉｄｅｂａｎｄ,ＵＷＢ）通信 系统性能带来严重的影响。提出了一种基于欠采样的低复杂度ＮＢＩ检测与消除方案,以消除ＮＢＩ为目标,论证了 欠采样下ＮＢＩ检测与消除的可行性。通过傅里叶分析,指出ＮＢＩ在欠采样信号的快速傅里叶变换域中具有稀疏 性和易辨别的特点,并根据这些特征实现了对ＮＢＩ子空间的估计。依据ＮＢＩ子空间,设计了ＮＢＩ信号的正交投 影矩阵,在时域实现了对ＮＢＩ的消除。仿真结果表明,在可接受的ＵＷＢ 信号功率损失范围内,方案大大提高了 欠采样信号的信号干扰噪声比。     

基于模态扰动传输线宏模型的快速无源性补偿方法

大多数传输线模型都不能保证无源性。针对基于特征方法的传输线宏模型,提出了一种快速无源性 补偿方法。相对于留数扰动策略,所用的留数特征值扰动方法,减少了自由变量的数目,从而大大减小了ＣＰＵ 时 间和内存需求,同时还可以满足在任意端接下的应用。此外还给出优化问题的解析解,进一步提高了仿真的速 度。最后,通过仿真实例验证了该方法的有效性。     

改进的多贝努利滤波检测前跟踪算法

针对传统多贝努利滤波检测前跟踪算法中需要先验已知新生目标随机集的问题,提出一种改进算 法。首先,引入一种新的搜索机制,采用多个贝努利分量在全局范围内搜索新生目标,从而不必对目标的新生过 程进行精确建模。其次,引入一种新的回溯机制,先对每个贝努利分量进行编号,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。最后,引入边缘粒子滤波对多贝努利随机集进行近似,通过降 低采样空间的维度提高采样效率,进而改善滤波性能。实验结果表明,改进算法能够在新生目标随机集未知的条 件下,达到与理想情况接近的性能,因此具有良好的工程应用前景。     

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。