基于信号描述字的雷达与干扰数字仿真方法

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针对多对多的雷达与雷达对抗信号级仿真系统难以扩展的问题,实现了一种基于信号描述字的雷达与干扰仿真方法.首先,分析了相参脉冲串目标回波数字仿真理论与方法;以此为基础,对数字信号的仿真过程进行拆分,提炼了信号描述字的组成要素;然后凝练得到5类信号描述字,并讨论了信号描述字如何适应信号样式多样性的问题;最后,通过两部雷达和两部干扰机的对抗仿真实例,验证了方法的有效性和对于多对多雷达对抗信号级仿真的适应性.
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针对传统DS证据理论无法解决的高冲突问题,提出一种改进的DS证据理论新方法.首先,使用类哈利熵和Shannon熵衡量证据的综合不确定度,描述证据中的不具体性和随机性问题;其次,使用皮尔逊相关系数衡量证据间的相似度;接着,基于博弈理论对二者进行组合赋权,保证修正权重的准确合理;最后,使用DS组合规则计算修正后的基本概率分配(BPA),得到融合结果.通过与其他方法进行多组案例比较分析,证明所提算法融合精度更高、识别常理命题速度更快、考虑问题更为科学有效.
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为充分考虑历史信息对未来导航结果的影响,并充分利用更深层次的组合导航信息进行信息融合,提出了一种基于图优化的INS/GNSS深组合导航方法.通过将量测信息和状态传播作为约束信息,在时间域上构建优化代价函数,利用列文伯格-马夸尔特法求解状态的最优估计.通过INS/GPS深组合导航系统仿真实验对该方法进行了评估和分析,仿真实验结果表明,所提算法与常规卡尔曼滤波方法相比,三轴方向的位置误差均值分别减少了38.5%,21.0%和30.9%,速度误差均值分别减少了31.4%,52.8%和57.3%,所提算法能有效提
为了提高某破障武器随动系统响应的快速性和准确性,对其进行神经网络滑模控制研究.结合伺服系统的模型,引入脊波递归神经网络(RRNN)对模型动态自适应逼近,可有效提高响应速度和鲁棒性.通过脊波递归神经网络滑模控制器(RRNN-SMC),有效地抑制了扰动、参数变化等非线性因素的影响.最后,采用粒子群优化算法对脊波参数和链接权值进行优化,可以有效降低滑模抖振的影响.通过仿真实验发现,该方法能够保证随动系统的稳定性,加快动态实时响应的速度,提高随动控制的精度.
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