低快拍下基于RBF的CSB sin-FDA稳健波束形成

针对抑制与目标位置接近的平台外随队干扰的过程中,MVDR波束形成器在阵元数较大、快拍数不足时的主瓣畸变问题展开分析。以CSB sin-FDA接收阵列结构代替ULA-FDA接收阵列。快拍数不足时,将修正后的协方差矩阵导入模糊RBF神经网络计算最优权矢量,避免了矩阵求逆运算。与基于PA及FDA-BFF的MVDR波束形成器相比,在低快拍情况下,该方法在干扰位置处形成有效零陷的同时,主瓣指向能够保持在目标位置。且方向图仅在目标位置处形成单一主瓣峰值,这也为后续关于目标参数估计的一系列分析中的模糊消除奠定了重要基础。数值仿真验证了该方法的有效性。     

基于波形调度的机动目标跟踪算法

针对机动目标的跟踪问题,提出一种结合自适应匀速（Constant Acceleration,CA）模型和波形调度的平方根容积卡尔曼滤波（Square-Root Cubature Kalman Filter,SCKF）算法.在CA模型的基础上,通过构建Jerk分量与速度、加速度的近似关系,使得状态过程噪声与滤波器输出的状态协方差矩阵相联系,以实现模型的自适应调整.另外,利用分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）旋转发射波形的模糊函数,使得量测误差椭圆与滤波算法中的状态预测误差椭圆正交,得到最优的发射波形,以从数据处理和信号处理两方面共同提升系统的跟踪性能.仿真结果表明,相比于基于改进当前统计（current statistical,CS）模型的无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）算法、基于CS模型的SCKF算法、基于CA模型的SCKF算法和交互式多模型（IMM）SCKF算法,所提算法结构简单且跟踪精度更高.     

数字阵列雷达在线交错调度算法

传统相控阵雷达中的调度算法难以充分发挥数字阵列雷达的多功能优势.针对这一问题,结合数字阵列雷达的任务结构,提出一种在线交错调度算法.通过将交错调度分析分解为时间资源约束分析和能量资源约束分析,算法能够对所有满足约束的任务进行交错调度：利用任务中的等待期来交错执行其它任务的发射期或接收期,并且不同任务的接收期可实现相互交叠.仿真结果表明,由于雷达任务中等待期和接收期得到充分利用,相比于三种传统的调度算法,所提算法的调度成功率、实现价值率和时间利用率均得到有效提升.     

改进TOPSIS的多时刻融合直觉模糊威胁评估

针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊数排序模型.首先,根据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重;然后,通过逼近理想解排序法衡量直觉模糊数信息量的大小,利用直觉模糊熵表征直觉模糊数信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好构建基于信息量和不确定性的直觉模糊数排序模型,得出单时刻的目标威胁排序;最后,利用泊松分布逆形式构建时间序列权重,从而融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序.仿真结果表明,所提出的算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强、可靠性高.