自适应变长滑窗曲线拟合时间配准算法

针对曲线拟合的时间配准算法存在窗口长度选择的问题,提出了一种基于运动模式转变的自适应窗口长度选择算法．将目标运动模式分为类直线运动和曲线运动两种模式,通过对每个数据点目标运动轨迹斜率的近似运算,确定运动模式突变点以及目标在时间配准点的运动模式,从而自适应地确定配准点窗口长度．仿真结果验证了文中算法在大时延、目标大机动条件下仍然具有较强的可靠性．     

基于改进量子进化算法的巡航导弹航路规划方法

针对巡航导弹作战区域广阔、航路规划效率低的问题,提出了基于改进量子进化算法(IQEA)的巡航导弹航路规划方法。首先分析并确定巡航导弹航路规划空间,建立航路评价的代价指标;针对实数编码量子进化算法容易早熟、陷入局部最优的缺点,引入染色体的概率表达特性,使得每条染色体均能以一定概率表达优化问题的所有可行解;借鉴遗传算法的思想,在IQEA中引入染色体繁殖机制,结合动态量子门实现染色体的进化,实现算法局部搜索和全局搜索的平衡。仿真实验结果表明,基于带繁殖机制的IQEA的航路规划算法能够快速、稳定地搜索到代价更低的航路,所规划航路能够有效进行威胁规避、地形回避和地形跟随。     

雷达信号时频分析的特征提取

针对目前应用时频图像进行雷达信号特征提取时算法复杂度高的问题,提出一种基于矩阵简化的特征提取算法。首先对雷达信号进行非高斯核函数的时频分析,随后直接对时频分布矩阵进行分析处理,通过分析矩阵中各元素的物理意义,提取能量中心点即可得到含有调制类型特征的一维特征向量。仿真结果验证了所提算法的有效性以及在较低信噪比(SNR)条件下仍然能保持较高的正确率。     

雷达脉内调制方式的自动识别

为解决雷达信号分选中雷达脉内调制方式的自动识别问题,用一种新的时频图像简化算法来提取特征向量,随后利用支持向量机对提取的特征向量进行分类识别。首先从图像中提取包含有效信息的像素点,然后求出每一列像素点的中心点,最后对所有中心点进行相同长度的采样直接将图像转化为曲线,大大减少了特征维数。仿真实验结果验证了该算法对雷达信号的脉内调制方式识别具有较高正确率,并有一定的抗噪性,且在较低信噪比条件下仍然保持较高的正确率。     

基于快速支持向量聚类和相似熵的多参雷达信号分选方法

该文针对现有聚类算法在雷达信号分选应用中复杂度高,准确性低的问题,研究了一种基于锥面簇分配的支持向量聚类算法,该算法在数据空间进行簇分配,避免了特征空间中计算邻接矩阵带来的高复杂度问题。该文将此算法引入雷达信号分选中,并在此基础上对其进行改进,使改进后的算法能对异常值做进一步处理,以达到缩短消耗时间的同时提高正确率的目的。同时以信息熵的理论描述类内聚集度和类间分离度,应用相似熵指标验证分选效果的有效性。仿真结果表明,该方法在提高分选正确率的同时可以有效降低计算复杂度。     

用于多源信息中制导的MM-LS时间配准算法

针对目标做匀速直线运动以及时间配准周期与雷达采样周期成整数比两个假设限制了最小二乘时间配准算法应用范围的问题,结合多模型的思想,研究了无限制条件下的多模型最小二乘时间配准算法．在推导匀加速模型、加加速模型最小二乘时间配准算法的基础上,由最小均方误差准则得出多模型最小二乘时间配准算法．利用各模型求解得到的一阶、二阶、三阶导数,进一步通过外推算法,解决了时间配准周期与雷达采样周期比为非整数这一问题．仿真表明,当目标的机动过载从1g至9g变化时,雷达的探测误差从10m至100m变化,多模型最小二乘时间配准算法虽然不能取得最好的结果,但是可以确保得到值得信赖的时间配准结果．     

一种低复杂度的雷达信号分选方法

针对现有支持向量聚类算法在雷达信号分选应用中复杂度高、用传统有效性指标难以描述最佳分选效果的问题,研究了基于锥面聚类分配的支持向量聚类算法;利用该算法依赖于特征空间和数据空间近似覆盖的特性,避免了邻接矩阵的计算.提出了基于相似熵的有效性验证指标,应用信息熵的理论描述了类内聚集性和类间分离性.仿真结果表明,该方法在保证分选正确率的同时,可以有效降低计算复杂度,在一定程度上满足了情报侦察系统的实时性和准确性要求,具有较强的实用价值.     

仅有角度测量的双机协同机动目标跟踪定位路径规划

针对仅有角度测量的双机协同三维机动目标跟踪定位路径规划问题提出基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和定位精度几何分布（GDOP）的优化算法。在建立双机协同被动跟踪EKF 的基础上分别从交互信息与协方差控制入手建立指标函数。利用向量概念推导出了双机协同被动目标定位的GDOP计算公式,并建立了基于GDOP 的指标函数。利用目标状态的一步预测给出了基于不同指标函数的数值解法。仿真表明,基于EKF 的指标函数在在目标机动时性能较差,而基于GDOP 的指标则在目标机动时表现出良好性能。     

双谱二次特征在雷达信号识别中的应用

针对利用常规参数进行复杂体制雷达辐射源信号识别存在的问题,提出将信号双谱作为雷达辐射源特征参数,并将Bhattacharyya分离度准则作为双谱的二次特征提取的算法.利用双谱分析可以完全抑制高斯有色噪声对信号的影响,同时保留信号的幅度和相位信息的特点,提高雷达辐射源特征参数的有效性;针对信号双谱中包含许多对识别辐射源不起显著作用的双谱和与辐射源识别无关的冗余双谱,将Bhattacharyya距离作为双谱二次特征提取的依据,将具有最强类可分离度的双谱提取出来作为信号的特征参数.仿真结果表明,提取的双谱二次特征具备一定的抗噪能力,在较宽信噪比范围内能够较好地体现辐射源之间的个体差异,平均识别正确率可达到95%.     

分步的基于模糊聚类的多雷达航迹关联算法

针对采用传递闭包模糊聚类的多雷达航迹关联算法运算量较大的问题,提出了分步的基于模糊聚类的多雷达航迹关联算法。首先基于欧氏距离对航迹进行预关联判断,然后通过模糊相似计算,简化了航迹相似矩阵,进而减少了相似计算与矩阵迭代的次数,最终达到了减小运算量的目的。仿真结果表明:所提算法在保证关联正确率的前提下,耗时减小了54%,有效地提高了多雷达航迹关联算法的效率。