影响晶体管功放音质的因素与对策

可变的时延影响功放的动态稳定。降低电路对进入非线性的敏感度,是降低TIM的一种有效方法。提高晶体管功放动态余量,是改善其音质的良好途径。设计不合理的过流保护电路,限制了功放在复合性阻抗负载下的输出功率。本文分析了以上原因,给出了解决方法。     

分布式智能作战决策应用发展与关键技术

本文分析了多域协同作战条件下分布式智能作战决策面临的问题,包括训练数据样本稀缺、决策过程不透明和难解释、决策结果可信性待验证等,提出了构建数字挛生战场、探索智能算法作用机理、完善智能决策知识图谱以及建立可信度与能力评价方法等应用发展思路,研究了分布式处理条件下的态势理解认知、权重自学习的多目标智能威胁评估、面向博弈对抗...     

陆基防空武器与无人机协同防空作战样式设计研究

陆空人机协同是未来有人/无人作战模式的重要发展方向，其中陆基防空武器与无人机协同防空作战可以充分发挥各自优势，扩大协同效应。针对陆基防空武器存在目标发现距离近， 拦截反应时间少；预警机防空探测成本较高，存在人员伤亡风险等问题，提出陆基防空武器与无人机进行人机协同作战的概念，设计一体化陆—空协同防空作战样式，利用数据链将无人机雷达提供的目指信息共享到陆基防空武器，开展超视距拦截来袭目标，实现“尽远发现，尽远拦截” 的目的。     

一种基于深度学习的智能威胁评估算法

在现代信息化战争中依据战场态势变化进行合理威胁评估，对实现指挥系统自动化具有重要意义。为了克服传统规则算法评估能力的局限，设计了一种基于深度学习的新型智能威胁评估算法。首先设定了防空威胁评估指标选取原则，在此基础上从多个不同角度出发建立了反映空中目标威胁的指标体系，然后构建深度神经网络模型予以解决。新算法的优点在于威胁评估快速可信、易于实现，且对于不断变化的空情威胁可进行持续更新优化。最后，通过典型作战场景的仿真数据验证了模型的有效性和可行性。     

基于Matlab的Ad Hoc网络定向/全向路由仿真分析

通过分析Ad Hoc网络组网、网络拓扑、网络管理等方面特性,定性分析并比较了Ad Hoc网络的全向和定向路由性能,选用AODV全向路由和结合贪婪转发策略与AODV的定向路由两种路由协议,并利用Matlab仿真路由发现机制,进一步直观比较全向路由与定向路由的差异。仿真实验结果表明,节点在正态分布、泊松分布以及自主移动条件下,定向路由性能优于全向路由。     

基于多假设的多平台多目标数据关联方法

本文研究了一种面向航迹的多平台多假设数据关联算法，包括航迹树的构建、航迹得分计算、序列概率比检验、假设生成以及分支航迹剪枝等，在此基础上针对实装环境下点迹量大、虚假目标多的问题对算法进行了改进优化，并进行了仿真验证。     

基于反馈调节的闪烁脉冲稀疏量化电平方法

PET探测器采用SQL采样电路对闪烁脉冲进行处理,可固定量化电平。零点噪声引起的电平翻转导致电压比较器长时间非正常发热,无法设置较低的量化电平,限制了探测器符合时间分辨率的提高。文中提出一种基于反馈调节的闪烁脉冲处理方法,该方法通过使用三极管饱和状态下的开关特性,对SQL量化样本进行反馈调节。利用延迟元件对量化样本进行延迟同步,产生可以随样本逻辑电平变化的量化电平,避免了零点噪声对SQL采样电路的影响。实验结果表明,在相等时间内,优化的SQL采样电路的采样量比原SQL采样电路的采样量减少了29%,符合时间分辨率提升了179.3 ps,有效减少了PET探测器无用功耗,提高了PET系统的符合时间分辨率。     

分布式作战系统要素协同控制理论与方法

本文分析了分布式作战系统要素协同控制中的若干不确定问题，包括一致性理论对分布式作战系统要素协同控制的适用性、人在回路和自主协同控制等问题，采用代数图论、动力学和自动控制理论等建模方法，描述了包含感知、决策和交战三层结构的复杂非线性动力学模型。 本文还研究了要素自主协同序参量模型，来度量分布式作战系统要素协同作战的协同能力和协同效果。     

复杂环境下的多雷达点迹融合并行处理方法研究

复杂环境下的密集杂波不仅增大了雷达点迹融合并行处理的急迫性，同时也直接影响了传统并行计算方法的效率及性能。本文聚焦于密集杂波下的雷达点迹融合并行实现困难，提出了一种基于修正空间划分法的雷达点迹融合并行处理方法，并针对边界点迹连续性被破坏等问题，专门设计了相应的处理流程。通过仿真测试和实测表明，该算法可有效克服密集杂波下的并行计算性能下降，提升算法的跟踪准确性及算法的实时性，满足实际的工程应用。     

卡尔曼滤波在被动目标跟踪系统中的应用

针对卡尔曼滤波方法在双观测站被动目标跟踪系统中的应用进行了研究。建立了双观测站被动跟踪系统的非线性滤波模型,通过扩展卡尔曼滤波方法在该非线性模型下的具体实现步骤。分析了目标通过不同角度向观测站袭来时,卡尔曼滤波算法对目标参数估计的精度,验证了扩展卡尔曼滤波方法在被动目标跟踪中的有效性。仿真结果表明,目标参数估计的精度与观测的目标方位角变化率有关,变化率越大,估计误差越小。