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题名异构双基地雷达带状栅栏覆盖布站方法
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作者
李海鹏
冯大政
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
西安电子工程研究所总体一部
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期2341-2354,共14页
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基金
国家自然科学基金(No.61971470)。
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文摘
针对带状栅栏覆盖中位置受限情况下的布站问题,本文提出了一种基于异构双基地雷达的优化布站方法.该方法以异构双基地雷达布站模式及布站序列的性质为基础建立问题的优化模型.为了求解该模型,本文将优化模型分解为三层.内层固定异构发射器的位置,以该位置为界将栅栏覆盖区域分为两段,联合采用整数线性规划和贪婪方法确定单条栅栏的最小布站成本及布站序列;中间层在栅栏宽度固定的情况下,对所有可能的异构发射器位置计算最小布站成本,并确定单条栅栏的最小布站成本;外层引入两种布站策略确定栅栏宽度:一种是非等分策略布站方法,另一种是等分策略优化方法,并相应给出两种算法分别确定最小布站成本,子栅栏的布站序列和数量.最后通过仿真实验验证了这两种算法的可行性与有效性,实验结果表明非等分策略与等分策略相比,布站成本可降低6%,使用的发射器数量可减少10%.
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关键词
非等分策略
等分策略
带状栅栏覆盖
最小布站成本
双基地雷达
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Keywords
unequal division strategy
equal division strategy
belt barrier coverage
minimum deployment cost
bistatic radar
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分类号
TN95
[电子电信—信号与信息处理]
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题名异构多基地雷达直线栅栏覆盖的布站优化方法
被引量：1
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作者
李海鹏
冯大政
陈少锋
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
西安电子工程研究所总体一部
武警工程大学教研保障中心
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1858-1867,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61971470)。
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文摘
在多基地雷达布站位置受限的情况下,为构建直线栅栏覆盖,提出一种使用异构多基地雷达的布站优化方法。通过研究异构与同构多基地雷达之间布站模式的关系,证明了最优直线栅栏覆盖序列的构成特点。以此为基础建立优化模型,同时将布站位置的限制作为模型的约束条件。针对模型中目标函数的非凸性和非解析性,采用整数线性规划与枚举法相结合的优化算法。该算法根据布站位置的受限情况,分层分段求解优化问题,基于最小布站成本准则确定最优栅栏覆盖序列。仿真实验结果表明:雷达发射器的性能和成本是影响优化结果的主要因素;该方法可以在多基地雷达布站位置受限的约束下取得优化布站结果。
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关键词
多基地雷达
直线栅栏覆盖
布站成本
雷达布站序列
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Keywords
multistatic radar
linear barrier coverage
deployment cost
radar deployment sequence
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分类号
TN959.1
[电子电信—信号与信息处理]
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题名一种改进的机动目标跟踪算法
被引量：1
- 3
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作者
畅言
严超
罗利强
马可
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机构
西安电子工程研究所人力资源部
西安电子工程研究所总体一部
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出处
《电子科技》
2014年第1期34-37,共4页
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文摘
针对传统Singer滤波算法,跟踪机动目标精度较低、收敛较慢的问题,提出了一种改进的Singer算法,该算法根据新息的衰减记忆平均值和加速度滤波值,实时调整过程噪声协方差矩阵,改变滤波增益,减小了位置的均方根误差,并提高了速度和加速度的滤波精度,通过Matlab仿真,证明了该算法的可行性。
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关键词
Singer滤波算法
机动检测
过程噪声协方差
新息衰减平均值
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Keywords
Singer filtering algorithm
maneuver detection
process noise covariance
innovation attenuation average
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分类号
TN713
[电子电信—电路与系统]
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题名集值逆上鞅的Doob分解
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作者
李高明
李海鹏
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机构
武警工程大学院理学院
西安电子工程研究所总体一部
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出处
《模糊系统与数学》
北大核心
2018年第5期96-101,共6页
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基金
武警工程大学基础研究基金资助项目(WJY201408)
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文摘
假定(X,‖·‖)为可分的Banach空间,X*为其对偶空间,X*可分。本文首先给出了集值逆上鞅Doob分解的概念,其次,证明了实值逆上鞅Doob分解定理,在此基础上,利用支撑函数给出了集值逆上鞅可Doob分解的一个充分必要条件。同时证明了一维实空间R1中集值逆上鞅具有Doob分解,最后,用例子说明在二维实空间R2并非所有的集值逆上鞅都具有Doob分解。
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关键词
集值逆(上)鞅Doob分解
集值可料逆增过程
支撑函数
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Keywords
Set-valued Inverse(Super)Martingale
Set-valued Predictable Inverse Increase Process
Support Function
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分类号
O211
[理学—概率论与数理统计]
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