Novel cued search strategy based on information gain for phased array radar

A search strategy based on the maximal information gain principle is presented for the cued search of phased array radars. First, the method for the determination of the cued search region, arrangement of beam positions, and the calculation of the prior probability distribution of each beam position is discussed. And then, two search algorithms based on information gain are proposed using Shannon entropy and Kullback-Leibler entropy, respectively. With the proposed strategy, the information gain of each beam position is predicted before the radar detection, and the observation is made in the beam position with the maximal information gain. Compared with the conventional method of sequential search and confirm search, simulation results show that the proposed search strategy can distinctly improve the search performance and save radar time resources with the same given detection probability.     

Data association based on target signal classification information

In most of the passive tracking systems, only the target kinematical information is used in the measurement-to-track association, which results in error tracking in a multitarget environment, where the targets are too close to each other. To enhance the tracking accuracy, the target signal classification information （TSCI） should be used to improve the data association. The TSCI is integrated in the data association process using the JPDA （joint probabilistic data association）. The use of the TSCI in the data association can improve discrimination by yielding a purer track and preserving continuity. To verify the validity of the application of TSCI, two simulation experiments are done on an air target-tracing problem, that is, one using the TSCI and the other not using the TSCI. The final comparison shows that the use of the TSCI can effectively improve tracking accuracy.     

非理想信道状态信息下的OFDM比特分配算法

提出一种在非理想信道状态信息条件下,以平均误比特率为目标的正交频分复用(OFDM)比特分配算法.该算法对子信道当前频率响应值进行估计,估计值经延时后反馈至发送端,并以此作为自适应比特分配的依据.仿真结果表明,当信道估计器的均方误差小于-15dB时,信道估计误差对自适应OFDM系统的性能影响不大.采用多个信道估计值来确定比特分配可以减小信道信息延时对系统性能的影响,有效提高系统性能.     

监护信息重构方法研究

监护信息系统中通常采用系统建模的方法对监护数据进行分析处理、并识别异常状况.通常这些模型是在模型结构确定的条件下,应用监护数据辨识获得.实际检测获得的监护数据通常包含大量异常值,这会严重降低模型辨识的准确性.提出了一种监护信息系统中异常值分析处理方法.应用Hampel辨识器算法,识别监护数据中异常值出现的位置;并采用kalman滤波器算法的方法对于出现异常值的数据点进行数据重构,实现监护信息系统中出现异常值分析处理.通过应用PhysioNet生物医学信号研究资源中的两组数据集,包括心率和中心静脉压,进行实验研究,结果表明此方法对监护数据异常值分析和处理中取得很好的效果.     

基于复杂网络的指挥控制信息协同模型研究

网络化作战的时代特征迫切需要新的仿真模型和评价方法,以预测信息优势对作战效果的影响。在描述网络化指挥控制活动特点的基础之上,从复杂网络角度出发建立起指挥控制信息协同模型,并就不同规则演化下的网络特征变化进行了定量分析,从而为评估信息协同对作战效果的影响提供了新的研究思路和方法。     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

机群出动能力的Markov模型

以往在评估武器装备的效能时,只注重其基本性能和作战能力,而忽视了包括出动能力在内的可用性指标,而作战仿真中这类指标往往是决定仿真真实性的关键。建立了有备份飞机条件下机群出动能力的Markov模型。根据故障率和所需出动飞机的数量,确定了备份飞机数量和维修组数,所模拟得到的数据曲线符合实际情况,可应用于陆基或舰基机群出动能力的评估和分析,其分析方法对优化飞机装备配备和保障资源配置具有重要意义。     

基于状态信息的条件剩余寿命建模研究

根据监测到的设备状态信息预测其条件剩余寿命一直是基于状态维修中的关键问题。利用滤波理论,建立了基于状态信息的剩余寿命预测通用模型,并推导出采用极大似然估计法下参数估计的通式,使得在已知寿命服从其他任何分布形式时直接代入通式便可快速地得出其模型,从而预测其剩余寿命,省去了复杂繁琐的迭代过程。通过案例发现模型能够根据状态信息很好地预测其剩余寿命,并在不断更新状态信息的条件下越来越精确地预测其剩余寿命。     

公司层次信息技术投资生产率的实证研究

随着公司将大量资金投入信息技术,研究人员和企业界对于信息技术投资价值问题给予越来越多的关注.研究表明,信息技术投资并未导致公司绩效的提高,存在所谓的信息技术投资"生产率悖论"问题.利用中国上市公司的公开数据,研究了信息技术投入对公司主营收入和净利润等产出的贡献;搜集了200多家上市公司的财务数据,时间从1999～2004年;建立了三要素的经典生产函数,利用广义最小二乘法对回归方程进行估计.结果表明:公司的信息技术投资,对主营收入、净利润等绩效指标具有积极的影响.信息技术投资是一种生产性投资,对产出具有积极的贡献.     

基于不同偏好信息集成的带钢质量评价方法

在研究多属性决策中常见偏好信息之间的相互转换关系基础上,将带钢质量评价抽象为研究多属性群决策问题.根据企业对产品质量各个影响因素评价的特点选用不同偏好信息决策方法,集成构造不同参数的评价矩阵,然后将不同偏好信息矩阵一致化,再利用矩阵排序的加权平均法对带钢质量状态排序,从而达到对一批带钢产品进行质量综合评价的目的.文中给出了实例对该方法进行验证.