中国航空网络鲁棒性的牵制控制研究

对航空网络中部分节点进行牵制控制,可以使所有节点同步到稳定状态,起到提升航空网络鲁棒性的作用.通过建立节点状态方程,确定航空网络的平衡点,实现对部分节点的牵制控制,并以受控节点数与反馈增益的综合代价最低为标准,探究两者的均衡关系.结果表明,通过对45座通航城市进行牵制控制,可以以较低的反馈增益水平,实现中国航空网络鲁棒性的提升.     

基于傅里叶变换的快速TAMVDR算法

时域解析信号MVDR算法(TAMVDR)可以在一次快拍的前提下获得较好的宽带信号处理效果,是一种在阵列信号处理中具有广泛应用前景的高分辨波束形成方法,但因运算量较大制约了其工程应用。本文详细分析基于傅里叶变换的时域解析信号构造和精确时延方法,提出改进的快速TAMVDR算法,给出具体算法流程和运算量分析。海上实验结果表明,快速TAMVDR算法的处理性能与TAMVDR算法相当,其波束分辨力和检测能力均优于常规波束形成技术,其运算量仅为TAMVDR算法的1/4。     

支持向量机改进算法在船舶桨叶数分类中的应用

利用船舶目标辐射噪声DEMON谱特征,采用支持向量机改进算法,实现了对船舶螺旋桨桨叶数的分类识别应用研究。针对支持向量机算法对噪声比较敏感和求解最优分类面时约束较多不利于支持向量机最优分类面寻优的问题,在保持支持向量稀疏特性和应用径向基核函数的条件下,对支持向量机算法在松弛变量和决策函数2方面进行改进,构造齐次决策二阶损失函数径向基支持向量机改进算法,进行理论分析、数据仿真实验,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶螺旋桨桨叶数的分类识别实验。结果表明,该改进算法实现了支持向量机在二次规划中的最小约束条件下最优分类面求解,具有模型参数寻优空间广阔、总体分类性能优的特点,其分类性能优于原支持向量机算法,适用于利用船舶目标辐射噪声DENOM进行船舶螺旋桨桨叶数分类应用。     

基于时域解析信号的广义MUSIC算法

波束形成是声呐信号处理的关键技术,本文提出一种新的基于宽带时域解析信号的广义MUSIC自适应波束形成算法(TAMUSIC算法).该算法将时域解析信号与改进的MUSIC算法相结合,对精确时延之后的宽带时域信号进行希尔伯特变换生成复数形式的时域解析信号,增加权向量自由度;通过增加调节指数构建新广义噪声子空间,解决了传统MUSIC算法信源数目估计不准带来的影响,提高算法鲁棒性;最后利用信号子空间和噪声子空间的正交性估计目标方位.仿真数据和海试数据处理的结果表明:TAMUSIC算法可以获得更尖锐的谱峰,提高目标的角度分辨力,增强了弱小目标的发现能力.