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基于BP神经网络的空中目标识别 总被引:2,自引:0,他引:2
空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。 相似文献
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基于模糊信息论的空中目标识别模型研究 总被引:1,自引:1,他引:0
空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。针对目标识别中不确定信息,建立基于模糊信息论的空中目标识别模型。该模型利用模糊信息论中的模糊数,基于贴近度的模糊模式识别对待识空中目标进行初步识别,同时为解决不确定信息本身对目标识别结果稳定性的影响,采用模糊信息熵对目标识别结果修正,从而进一步提高了空中目标识别结果的稳定性和可信度。 相似文献
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IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法. 相似文献
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在防空作战中为了有效地对空中目标的类型进行识别,利用直觉模糊集理论对目标识别信息的不确定性进行量化处理,并在直觉模糊数排序方法研究基础上,提出了一种基于直觉模糊集理论的空中目标类型识别方法。实例分析表明,该方法能够定量描述目标判断信息的不确定性以及在避免信息丢失的同时有效地处理不确定性程度较高的目标判断信息,可为防空作战中目标类型识别提供理论参考。 相似文献
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由于信息对抗,警戒雷达丢失已探测到的空中来袭目标时常发生,准确预测出空中机动目标航路,是防空指挥员实施正确指挥的重要依据.在分别描述了GM(1,1)灰色预测模型和Verhulst灰色预测模型的基础上,根据空中机动目标的已测坐标(样本量)的基本状态,提出了综合运用两种灰色预测模型对空中机动目标航路预测的新方法,并结合一空炮合练实例进行了综合预测模型的检验,结果表明所建模型精度较高,有一定的可信度. 相似文献
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在可靠性加速试验中,由于各种不同的应力引起的失效机理不一样,不同应力之间可能还存在着相互耦合作用,要将它们和寿命结合,找出一个能真实描述客观情况的加速模型是相当困难的,仅仅依据有限的试验数据建立产品的加速模型存在很大难度和风险,为此提出了一种基于RBF网络加速模型的可靠性评估方法.该方法将加速寿命试验中的加速应力和可靠度作为训练网络的输入向量,相应的时间作为目标向量对网络进行训练,根据网络收敛速和误差精度等情况调整隐含层单元个数,直至得到最优的网络.最后,以实例说明了该方法的有效性和实用性. 相似文献
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机载火控雷达是载机实施火力攻击的眼睛和向导,它的可靠性的高低,决定着该飞机的战斗能力,对取得空战的胜利至关重要。要提高产品的可靠性,必须从方案的论证开始,到设计、试制、批生产,乃至装备使用的整个过程,实施全面的可靠性监控。 相似文献
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Quantile is an important quantity in reliability analysis, as it is related to the resistance level for defining failure events. This study develops a computationally efficient sampling method for estimating extreme quantiles using stochastic black box computer models. Importance sampling has been widely employed as a powerful variance reduction technique to reduce estimation uncertainty and improve computational efficiency in many reliability studies. However, when applied to quantile estimation, importance sampling faces challenges, because a good choice of the importance sampling density relies on information about the unknown quantile. We propose an adaptive method that refines the importance sampling density parameter toward the unknown target quantile value along the iterations. The proposed adaptive scheme allows us to use the simulation outcomes obtained in previous iterations for steering the simulation process to focus on important input areas. We prove some convergence properties of the proposed method and show that our approach can achieve variance reduction over crude Monte Carlo sampling. We demonstrate its estimation efficiency through numerical examples and wind turbine case study. 相似文献
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为利用仿真模型在有限校射样本的条件下对校射补偿量进行合理估计,对考虑仿真可信度的舰炮虚拟校射方法进行了研究。对自适应加权贝叶斯估计方法进行了研究,一方面对仿真先验可信度的计算方法进行了分析,另一方面对考虑先验可信度的自适应加权贝叶斯估计算法进行了研究。在此基础上,结合舰炮虚拟校射的原理和需求,建立了舰炮虚拟校射诸元误差自适应加权贝叶斯估计模型。仿真验证表明:自适应加权贝叶斯估计方法能够利用试验数据对仿真模型的可信度进行有效验证并进一步实现对目标分布的有效估计;所设计的校射方法能够综合利用仿真模型和校射样本的优势,实现对诸元误差的合理估计,达到有效提高校射精度的目的。 相似文献
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在分析高炮火力单元射击指挥过程的基础上,着重对高炮火力单元射击指挥仿真中的目标搜索模型与杀伤效果评估模型进行了深入探讨和构建。在实现高炮杀伤效果评估方面,运用蒙特卡罗方法构建了符合实际、满足仿真粒度要求的高炮着发射与空炸射击毁伤概率计算模型。实际应用表明:模型满足仿真可信度和实时性要求,对开展地面防空作战仿真具有一定的借鉴意义。 相似文献