SIAR体制下单基地MIMO雷达距离高分辨研究

常规脉冲压缩处理只针对单根天线单一载频单次回波,对于MIMO雷达,由于发射采用多载频信号,回波信号通道分离后若能进行带宽合成,则相应距离分辨率会比单根天线提高数倍,有利于后续检测与跟踪。针对MIMO雷达设计中调频带宽和载频差的不同选取,分别采用时频域频谱拼接及频谱外推与Root MUSIC算法相结合的方法,得到目标高分辨距离像。仿真结果验证了该方法的正确性。     

黄淮海平原县域粮食单产的增长趋势及其稳定性比较

建国以来黄淮海平原粮食单产持续增长,近年来仍然高于全国同期单产增速。尽管个别高产区单产年均增长率下降,但广大中低产区粮食单产的年均增长率仍然维持着较高的水平,全国粮食单产的增长潜力在于对广大中低产区的投入改造,生产条件的改善可明显增强粮食单产年际间增长的稳定性。     

带信息素回访机制的多无人机分布式协同目标搜索

为了提高无人机对目标的搜索捕获能力和对不确定度较高的区域的回访能力,进而提高多无人机协同搜索效率,提出了一种带信息素回访机制的多无人机协同目标搜索方法。首先,建立了包含目标存在概率地图、不确定地图和数字信息素地图在内的环境感知地图及其更新机理,使得无人机对任务区域中环境和目标信息的感知更加全面和准确,为无人机在线自主地进行搜索决策奠定基础。其次,考虑到任务子区域的可控回访需求,借鉴信息素“释放-传播-挥发”的特性,设计了基于信息素的网格回访机制,来引导无人机对目标存在可能性较大的区域或者不确定度较高的区域进行回访搜索。最后,设计了基于环境感知地图的协同搜索决策性能指标,在分布式滚动时域优化框架下,建立了多无人机协同搜索决策方法。使用蒙特卡罗方法验证了无人机数量、传感器探测靶面半径、传感器性能对搜索效率的影响。对比仿真表明,信息素回访机制能够保证较强的遍历能力和回访能力,使得无人机能够尽早搜索到更多的目标,尽快地降低整个搜索区域的不确定度。     

无威胁情况下任意两点间的无人机路径规划

针对无威胁情况下无人机的路径规划问题,提出了一种较简单、有效的路径规划方法:基于几何原理的无人机路径规划法。在提出了无威胁情况下路径规划的一些基本约定的基础上,重点研究了基于几何原理路径规划法的基本思想,并给出了路径规划的主要步骤。最后,通过一个仿真算例验证了此方法的有效性,并对此方法的优缺点进行了总结。     

基于离散动态贝叶斯网络的辐射源目标识别研究

提出基于离散动态贝叶斯网络模型,对若干可观测的目标特征参数进行综合推理.推导了离散动态贝叶斯网络的推理算法.建立了目标识别的离散动态贝叶斯网络模型.应用图形模式,使得计算量大大简化,降低了实用的复杂性.仿真结果表明,该方法能够将各种目标特征进行综合,使得各种特征及不同时刻的同一特征互相修正补充,克服了依靠单一特征进行目标识别的局限.     

一种天基武器对地面固定目标的攻击过程仿真研究

提出了一种由井力式再入载体和末制导弹药组成的夭基对地打击武器的概念,重点研究了该种天基对地打击武器在其离轨制动能量消耗最少的条件下对地面固定目标的攻击过程,并对整个攻击过程进行了建模仿真,验证了攻击过程的可行性,说明所提出的天基对地打击武器的概念是合理的.     

基于综合效能的火力/电子战协同攻击决策研究

从进攻角度着手,提出了一种新的以综合作战效能最大为决策准则的火力/电子战武器协同攻击的使用方法。该方法首先构建了由信息、机动、干扰、火力四大空战要素决定的能力矩阵、关联矩阵、可用性矩阵及权矩阵,综合作战效能评估模型则由上述四个矩阵组成。进一步通过遍历算法得到综合作战效能最大时的火力/电子战武器协同攻击方案,即为当前火力/电子战武器最优的发射时机。仿真结果表明,该决策方法得到的攻击策略与所期望的软/硬武器协同作战准则一致,能实现综合作战效能的最大化。     

基于生态经济学理论与方法的生态补偿量化研究

以生态系统服务和生态足迹的理论和方法为基础,从国家宏观层面建立生态补偿的判定标准、量化模型和计算方法.在此基础上以中国各省份为例,研究中国区域之间的生态补偿量化问题.结果表明:1)生态赤字大小的顺序为东部>中部>西部,而生态系统服务价值贡献顺序恰好相反.2)东部地区该支付的生态补偿总量为439.50×108yuan/a,各省平均为73.25×108yuan/a;中部总量为482.98×108yuan/a,各省平均为40.25×108yuan/a,西部总量158.56×108yuan/a,各省平均为12.20×108yuan/a.建议国家建立生态补偿基金,协调区域生态服务与生态占用的矛盾.     

小数据集条件下基于不确定先验的BN参数学习

针对以往基于约束的贝叶斯网络（Bayesian networks,BN）参数学习方法在处理先验知识时未考虑知识的不确定性这一缺陷,本文为专家知识附加一个表示不确定性的概率。对所有约束,根据其存在与否生成一个组合,计算该组合的概率,并采用凸优化方法计算该组合条件下的参数估计结果。同时,为加速问题求解,将每个具体的凸优化问题分解为一系列可并行求解的子问题。在得到所有约束组合下的参数之后,依照概率加权思想得到参数估计的最终结果。最后,通过空地战场威胁态势评估模型,证明在参数学习过程中考虑知识的不确定性可有效改善先验知识错误时的BN参数学习效果。