基于灰色关联的目标识别模型

在分析研究空中目标特征指标的基础上,提出并建立了基于灰色关联的目标识别模型。通过实例说明,利用该方法进行目标识别简单、有效。     

基于灰色关联的预警系统目标识别

针对弹道导弹预警系统目标识别任务的特点,通过分析弹道导弹和飞机目标间的运动特性差异,采用灰色关联分析方法建立了目标类型识别模型,给出了进行目标类型识别的具体步骤。该方法直接从雷达测量数据出发,具有简单、准确的优点。具体的算例验证了基于灰色关联分析的目标类型识别模型应用于目标识别的可行性和有效性。     

一种多传感器雷达辐射源识别的组合方法

针对复杂电磁环境下多传感器获得的雷达辐射源信息具有不确定性的情况,提出了一种雷达辐射源识别的组合方法.首先利用灰色定权聚类法对大量的传感器数据进行处理,以简化雷达辐射源特征数据,在此基础上通过灰色关联分析法确定证据理论中的基本概率赋值函数,并应用修正的D-S证据理论实现多时刻条件下目标识别.通过仿真算例可知,该方法能够有效减小雷达辐射源所受的噪声干扰,具有一定的可行性.     

基于灰色关联投影法的空中加油机驻场选址评价

提出了一种基于灰色关联投影法的空中加油机驻场选址评价方法,分析了空中加油机驻场选址影响因素,设计了评价指标体系,并运用熵值理论客观赋权,构建了加权灰色关联决策矩阵。通过比较备选方案与理想方案灰色关联投影角,根据灰色关联投影值对备选方案进行优劣排序。算例分析结果符合现实场站选择条件,说明该方法能够有效解决空中加油机驻场选址问题。     

相控阵雷达维修方案优选方法研究

针对相控阵雷达维修方案的选择问题,确定了维修方案的决策属性,并提出一种基于改进TOPSIS法的相控阵雷达维修方案优选方法。该方法通过引入Vague集来处理维修方案选择中存在的模糊信息,并采用博弈论综合赋权法来确定决策属性的综合权重。通过计算各备选方案与正、负理想方案的灰色关联度,得到了维修方案的灰色关联相对贴近度,进而实现对维修方案的排序和选择。最后,通过算例应用与分析,对提出的方法进行了验证。     

改进AHM-TOPSIS的智能化雷达信息处理性能评估方法北大核心

针对智能化雷达信息处理性能评估需求,从雷达信息处理包含的目标检测、目标识别和剩余杂波抑制3种技术着手,构建了智能化雷达信息处理性能评估指标体系。使用评分标度替代比例标度对属性层次模型进行改进,通过改进后的属性层次模型对指标体系进行赋权。在评估模型中引入灰色关联分析法,使用灰色关联系数替代欧式距离,利用改进的逼近理想解排序法对不同方案的智能化雷达性能进行排序,筛选出最优的智能化雷达技术方案。通过智能化雷达的工作数据验证了该方法的有效性。     

基于CNN的窄带雷达空中目标识别方法

空中目标识别是雷达的重要用途之一,窄带雷达因体制限制,无法获取目标高分辨识别信息供分类识别。为解决窄带防空预警雷达对空中目标识别判性难的问题,提出了基于卷积神经网络的空中目标识别方法,就空中目标识别判性模型的构建、训练数据集的生成进行了研究,采用模拟数据集及实测数据对模型进行了检验,结果表明该方法具有较好效果。     

雷达装备保障性评估模型

雷达装备的保障性评价中的信息量少且信息具有模糊性和不确定性,灰色系统理论是现代工程领域解决数据不确定性和数据量不足问题的有效方法.为了对雷达装备保障性进行评估.采用模糊白化灰色关联模型,在定性指标模糊白化的基础上对雷达装备保障性进行灰色关联分析,得到可靠性较高的评估结果,该模型对提高雷达装备保障性评估结果的准确性和改进雷达装备的保障性工作具有指导意义.     

改进的GRA及其在地对空雷达对抗训练中的应用

地对空雷达对抗训练水平评估是对于地对空雷达对抗部队装备训练水平的全面评价,是一个复杂的多指标综合评估问题。通过对地对空雷达对抗训练内容的分析,构建了评估指标体系,采用灰色关联分析法(GRA)对训练水平进行评估,并对确定指标权重的方法进行了改进,运用专家主观、客观权重相结合进行指标赋权,可以使评估结果能够更贴近实际。最后,实例说明了改进的灰色关联分析法在地对空雷达对抗训练水平评估中的应用。     

空中机动目标航路预测模型

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.     

基于分形理论的目标航路预测

电磁干扰条件下解决断续航路预测问题对防空兵有效抗击空中目标至关重要。针对包络灰预测方法预测精度较低和Verhulst灰色预测模型计算过程复杂的情况,提出了预测航路的分形方法。在分形理论的基础上,研究了其用于目标断续航路预测的基本思路,建立了基于分形的目标航路预测模型,并对模型进行了求解。最后,利用建立的分形模型对雷达丢失目标后的目标航路进行了预测,通过实例体现了分形方法在用于航路预测时的准确性、灵活性和易实现等特点。结果表明,用该法对断续目标航路的预测具有一定的借鉴意义。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

雷达目标一维距离像的类别可分性研究

利用决策分析方法和模式分类复杂度的概念,对高分辨雷达飞机目标的原始距离像、平均距离像以及付氏变换距离像的类别可分性进行了讨论。结果表明,不同目标的雷达一维距离像,在总体上反映出了各目标间的结构性差异,提供了可资利用的目标识别信息     

被动声传感器网络模拟器的设计与实现

现代雷达防空体系对低空/超低空飞行目标的探测仍然是其弱点之一.被动声传感器网络数据融合理论和技术的快速发展,给这类目标的探测、识别和定位跟踪提供了新的方法.在对被动声传感器工作原理、目标运动模型和方位角检测模型分析的基础上,给出了一种被动声传感器网络模拟器的设计思路,同时给出了其软件平台的实现方法.模拟器考虑了大气环境因素的影响和传感器对目标探测的实时处理能力的要求,产生的仿真数据能够较好地逼近真实数据,为被动声传感器数据融合算法的研究提供了强有力的数据支持.     

基于本征极化的飞机目标识别

提出了变质极化散射矩阵对称性的最小Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数准则修正方法,并在此基础上利用本征极化理论提取了雷达目标的极化特征,对五种飞机目标进行了识别实验研究,取得了良好的目标分类或识别效果。     

舰艇编队作战系统的武器目标分配问题

设我方m艘战舰,对方n个来袭目标.运用灰色局势决策求得目标对各个战舰产生的威胁值排序;再用模拟退火算法,参考目标威胁,单舰根据自身装载的火力发射进行初步武器分配;最后将分配结果传送至融合中心,应用大系统理论的分解协调法,协调武器分配,使得我方武器对本批目标的打击概率最大.仿真基于VC++编程实现,具体分析了算法及思想的可行性.     

舰艇自防御的威胁排序方法研究

威胁评估与排序是舰艇自防御系统必须具备的重要功能。在多指标决策理论的基础上,结合灰色系统理论和逼近理想解方法,提出了灰色逼近理想解的威胁排序算法。首先通过建立舰艇自防御的空中威胁排序指标体系,得到各个指标的隶属度函数,再通过主客观结合的有序二元比较法得到威胁评估指标的权重,最后通过逼近理想解的灰色关联度方法对空中目标进行威胁评估与排序,并研究了分辨系数对威胁排序的影响。通过舰艇自防御防空作战实例证明了算法的有效性和工程实用性。     

基于灰色理论的设备状态趋势预测建模及应用研究

主要研究了利用灰色理论对设备状态进行预测的步骤和方法,通过对设备运行的关键参数进行建模,可以有效地预测设备状态的发展趋势,并分别以降温和保温阶段的轴承供气压力为例对该预测模型进行了验证,通过Matlab对采集的历史数据进行计算,结果表明该预测方法具有数据量少、计算简单、预测准确的特点,在该试验设备的运行状态趋势预测是可行的.     

基于邻域灰度分布的IR弱小目标检测

图像中邻域内灰度起伏程度越大 ,各点灰度值占邻域内总灰度值的比率的平方和越大 ,由此提出了一种基于邻域灰度分布的弱小目标检测方法。同时考虑到复杂自然背景 ,特别是背景中含有大量边缘和高频点的情况 ,提出了目标检测的改进方法。最后 ,利用邻域判决法实现运动目标的进一步分离。实验表明该方法能够极大地减少候选目标点数 ,准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标 ,适合于实时和多目标的检测