激光引信炸点控制精度分析

前向激光引信可以实现对目标距离的持续探测,并利用距离信息控制炸点,炸点控制偏差是影响防空导弹作战性能的关键指标,因此需要对激光引信的炸点控制精度进行分析。基于制导引信一体化（GIF）和交会段匀速运动的假设,分析利用时序测距进行炸点估计的全局可观性,获得测距值存在满足零均值加性高斯分布误差时炸点控制精度的克拉美罗界（CRLB）,仿真结果验证了所得结果的正确性,并通过数值计算方法对影响炸点控制精度的脱靶量、起爆角、空间采样率等系统参数进行了分析。这可为距离高分辨激光引信的设计提供参考。     

波兰克拉科夫会议中心

克拉科夫会议中心(ICE)是一个世界级的现代化场所,致力于为音乐、歌剧、芭蕾舞、戏剧等多种多样的文化艺术活动提供表演场所和会议服务。会议中心不管声学还是力学,都是按现今世界的最高标准来设计。除了3个分别拥有2,000、600、300个座席的表演大厅外,综合体还拥有550m^2的多功能会议空间。     

水下无线传感器网络目标跟踪低复杂度节点行径策略

针对水下无线传感器网络节点选择“组合爆炸冶的问题,研究了低计算复杂度节点选择问题。首先,在量化量测的条件下推导了后验克拉美罗下界(PCRLB)与节点位置的关系,为节点选择提供了准则;然后,将GBFOS 算法、贪心算法和随机算法与推导的PCRLB 相结合,设计了低计算复杂度的节点选择策略。实验结果表明,GBFOS 算法和贪心算法可以在保持跟踪性能不退化的情况下,大幅度降低计算复杂度,非常适合解决密集水下网络节点选择问题。此外,还将GBFOS 算法应用到非理想信道条件下节点选择问题,实验结果显示考虑非理想信道的影响可以大幅提高跟踪性能。     

相干激光探测中微动参数估计的克拉美-罗界

为选择最佳参数估计方法估计目标微多普勒特征,需要研究参数估计的克拉美-罗界,来评价各估计方法的性能。以相干激光探测为背景,考虑噪声方差未知的影响,严格推导了高斯白噪声环境下微动目标回波信号各参数估计的克拉美-罗界的闭合表达式,仿真分析了目标相对于雷达的位置信息、数据处理长度以及回波信噪比与参数估计方差下界的关系。结果表明,克拉美-罗界与噪声方差无关,目标相对于雷达的方位角、俯仰角越小,数据长度和信噪比越大,参数估计的方差下界越小。对目前常用的两种微动参数估计方法方差进行了计算,并与推导克拉美-罗界进行了对比。最后,与通过近似处理方法得到的克拉美-罗界进行了对比,指出了精确推导方差下界的意义。     

正弦信号频率估计的改进高阶自相关算法

针对混有加性高斯白噪声的正弦信号,利用正弦信号的线性预测性质和高阶自相关函数,提出了新的频率估计算法。新算法与多种算法进行了计算复杂度比较,同时理论推导得到新算法的频率估计方差的闭合表达。新算法平衡了估计性能和计算量之间的矛盾。在仿真实验中,与改进协方差(MC)算法、Rim算法、Pisarenko谐波分解(PHD)算法及其多种改进型算法进行比较。结果表明:本文算法总体优于各对比算法,特别在在信号序列较短和中高信噪比情况下,性能接近克拉美罗界。     

一步法合成3-羟基-6-O-甲基红霉素

利用克拉霉素生产过程中的前体2',4″-O-二(三甲基硅基)-6-O-甲基红霉素A 9-O-(1-乙氧基环己基)肟为原料,一步反应实现脱除2'-三甲基硅基、4″-三甲基硅基、9-O-(1-乙氧基环己基)、9-肟基四个保护基及脱克拉定糖5个反应,得到3-羟基-6-O-甲基红霉素,总得率88%.     

基于约束相位解卷绕的正弦信号高精度相位估计

在Tretter相位估计算法基础上, 提出了一种基于约束相位解卷绕的相位估计方法。通过对观测相位进行适当的线性组合, 将相位约束在较小的模糊相位集合之中, 最后基于相位误差最小原则实现约束相位解卷绕。理论分析与Monte Carlo模拟结果显示, 约束相位解卷绕的信噪比阈值低于常规解卷绕方法, 且在高信噪比条件下相位估计均方根误差接近克拉美罗下限(CRLB), 相位估计性能优于分段DFT相位差法以及全相位FFT测相法。在信噪比为5 dB、数据长度为1023的情况下, 相位估计均方根误差约为0. 9°。当信噪比为0 dB时, 约束相位解卷绕的错误概率仅为10^－3量级。     

离散时间非线性滤波中后验克拉美罗界的计算

在离散时间非线性滤波中,后验克拉美罗界(PCRB)提供了均方意义下的误差最低界,这个界不依赖于实际的观测序列.但是,通常情况下费希尔信息矩阵(FIM)的期望积分很难处理,一般用数值计算来近似.这里提出用蒙特卡罗(MC)方法来计算PCRB,仿真结果证明这个方法计算的PCRB比现有方法精确.     

基于条件后验克拉美–罗下界的目标跟踪传感器管理

对传感器网络下的目标跟踪问题,基于条件后验克拉美-罗下界(CPCRLB)提出一种传感器网络节点管理方法.传感器节点的观测数据是目标信号强度(RSS),基于RSS量测推导了目标状态估计均方误差的CPCRLB.以CPCRLB作为传感器管理的准则,选择激活一组最优传感器节点参与目标跟踪.利用粒子滤波器逼近目标状态,并估计CPCRLB,实现传感器节点在线选择.对基于CPCRLB、无条件后验克拉美-罗下界(PCRLB)和互信息理论的传感器选择方法进行对比仿真,结果表明CPCRLB传感器管理的有效性和优越性.