基于强化学习的多目标点航关联方法

针对密集杂波环境下的多目标点迹-航迹关联问题,以强化学习(Reinforcement Learning,RL)方法为基础,提出了一种基于Q学习的多目标点迹-航迹关联方法.首先,根据整个过程中目标的运动状态,建立马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)模型.其次,利用各状态间的相关程度构...     

系统误差下航迹关联算法

针对系统误差对目标航迹的影响,提出了一种新的系统误差下航迹关联算法,该算法采用模糊综合决策的思想,抓住目标航迹的不变信息建立模糊因素集,通过构建目标航迹紧密度矩阵提取最有可能的航迹关联对,从而达到系统误差下航迹关联的目的,通过典型环境下的仿真,验证了该算法在传感器组网存在系统误差情况下进行航迹关联的优越性,其具有较好的航迹关联效果和较强的鲁棒性。     

多普勒盲区条件下的目标点迹-航迹关联方法

机载预警雷达存在着固有的多普勒盲区问题,该盲区不仅易引起目标航迹中断和重起批,还容易引起数据关联的错误。基于此,提出了一种新的多目标点迹-航迹关联方法,该方法引入了由多普勒盲区造成的第二类空量测,将点迹-航迹关联作为最优二维分配问题求解,同时,为延长航迹寿命,采用多普勒盲区先验信息对传统航迹撤销准则进行了修正。仿真结果表明:在杂波、多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断率较传统方法有明显下降。     

一种新的多传感器航迹关联算法

提出一种基于多传感器航迹的关联算法.首先根据雷达和目标球极投影后的几何位置关系,利用三角形的几何性质分别建立两个航迹关联函数,并利用加权思想进一步建立相似度函数;在此基础上,利用一阶泰勒展式对航迹关联函数理论分析获得航迹粗关联门限;然后依次通过粗关联和精关联实现航迹关联.仿真结果表明了该算法的时效性和稳定性.     

航迹关联算法仿真中的几个假定

航迹关联是多传感器信息融合的前提和基础,来自不同传感器的航迹数据只有在确定相互关联之后,才能进行目标运动状态信息和属性信息的融合处理。航迹关联仿真分析时往往人为地设定一些假定条件,导致算法的仿真结果出现比较大的偏差。对航迹关联算法仿真分析中的一些常见假定进行分析,结合实际应用情景,探讨航迹关联率的定义,明确了关联正确率、关联错误率和漏关联率的计算方法。     

基于区域覆盖度的航迹灰关联算法

研究了在雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,分析了时变系统误差对航迹形成的影响,将系统时变误差的影响用灰区域来描述。提出了一种基于区域覆盖度的航迹关联算法,研究了算法在不同条件下的适用性,并将该算法拓展应用到异步等速率情况下,带有时间误差和系统误差直接进行关联,仿真结果显示关联正确率较高。     

基于灰关联分析和粗糙集的通信电台识别方法

通信侦察过程积累了大量电台通信记录,对这些数据进行分析、推理,可以识别电台的数量、装载平台等,为了提高识别正确率,提出了基于灰关联分析和粗糙集的通信电台识别方法。首先,依据粗糙集理论将信息表划分等价类,得到电台航迹;再根据灰关联分析计算雷达航迹和电台航迹的灰关联度,最后按照最大灰关联度原则进行通信电台关联。实验结果表明该方法适用范围更广,在多个平台的运动轨迹交叉且在交叉时刻各有电台通联、同一平台上的多个电台在不同时间通联这两种情况下,均能较好地对电台进行关联。     

主被动传感器异地配置下的航迹关联

在雷达和电子支援(ESM)传感器异地配置的情况下,提出了一种基于位置统计量和最大似然准则的异类传感器航迹关联算法。首先基于位置统计量对目标进行了航迹粗关联,排除掉一些虚假关联组合;然后采用最大似然准则对目标进行了航迹细关联,以求进一步提高雷达和ESM传感器航迹关联的检测概率。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地完成对多目标的航迹关联。     

改进CHNN神经网络航迹关联算法

航迹关联和航迹融合是分布式数据融合的重点。基于Hopfield神经网络的航迹关联算法是建立在每个传感器都发现相同目标的基础上的,但是在实际应用中往往不是这样。改进了基于连续型神经网络的广义航迹关联算法,进一步地,该算法可以推广到多个传感器的情形。为了加速Hopfield神经网络的收敛速度,重新定义马氏距离。计算机仿真表示,改进算法适用于多传感器航迹关联问题,且适用于密集目标航迹交叉的情形。     

利用时间窗权重进行航迹关联

提出一种利用传感器测量数据的时间窗权重进行航迹关联的方法,将目标运动状态的多维向量(如距离、方位角、俯仰角等)分解为多个一维状态标量;根据每个状态标量与时间的关系,提取两条航迹的共同测量时间区间,将其划分为若干个时间窗,计算对应时间窗内的权重;根据时间窗权重差计算每一个状态标量的航迹相似度;应用DS理论或Bayes理论进行航迹关联决策。     

基于三标度法的炮阵地多目标决策方法

针对传统AHP在实际应用中存在的问题,采用三标度法进行炮阵地的多目标优选决策,避免了采用九标度方法构建判断矩阵时权重选择的模糊性,从而减少了决策过程中决策者的主观臆断性。实例证明,三标度法具有简单明了、使用方便等优点,在应用于多目标决策等复杂系统时是适合可靠的。     

中远距协同空战多目标攻击决策

根据先进战斗机的技术特点和中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法应用于上述模型,给出了求解多目标攻击决策问题的算法。最后利用具体算例进行仿真验证。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

An interactive approach to multiple criteria optimization with multiple decision-makers

In this article we propose a formal man-machine interactive approach to multiple criteria optimization with multiple decision makers. The approach is based on some of our earlier research findings in multiple criteria decision making. A discrete decision space is assumed. The same framework may readily be used for multiple criteria mathematical programming problems. To test the approach two experiments were conducted using undergraduate Business School students as subjects in Finland and in the United States. The context was, respectively, a high-level Finnish labor-management problem and the management-union collective bargaining game developed at the Krannert Graduate School of Management, Purdue University. The results of the experiments indicate that our approach is a potentially useful decision aid for group decision-making and bargaining problems.     

多智能体系统的二阶一致性跟踪问题

为了解决通信时延下关于参考状态的二阶一致性问题,提出了一种一致性算法。该算法利用Lya-punov稳定性理论,首先给出多智能体系统在固定时延下达到一致性的充分的线性矩阵不等式(LMI)判据;再给出满足一定条件的多智能体系统在时变时延下达到一致性的判据;最后,以水下无人航行器(UUV)集结为应用背景进行算法验证。运算结果表明了所提出的一致性算法和判据的有效性。该算法适用于具有时延的有向通信网中多智能体系统关于参考状态的二阶一致性问题。     

多传感器多机动目标跟踪方法研究进展

讨论了多传感器多机动目标的研究现状,分析了几种跟踪滤波器的性能,着重探讨了交互多模型(IMM)算法的发展状况和应用。同时还研究了多传感器跟踪多机动目标过程中的数据关联方法。最后指出,寻求采用自适应变结构的IMM算法,研究模型切换过程中算法的过渡性能,以及在数据关联中引入混沌、遗传算法等智能控制方法,将是未来多传感器多机动目标研究的方向。     

多机协同多目标攻击空空作战系统研究

主要研究了实现多机协同多目标攻击空空作战的关键问题--多机协同多目标攻击空空作战的空战决策,设计了空战决策算法,并对整个决策系统进行了仿真.然后,设计了多机协同多目标攻击空空作战系统,将空战决策,导弹攻击区判断,导弹攻击融为一体,并进行了仿真.仿真结果验证了空战决策算法的正确性.     

潜艇兵力作战方案选优软件的设计与实现

对联合封锁中潜艇兵力作战方案选优问题进行了研究,针对在只有一个选优指标时,人们通过比较分析法能够容易地准确判别方案优劣的特点,综合采用了改进的层次分析法、模糊综合评判等方法设计并实现了方案的选优。通过验证,该软件在应用于作战方案多目标决策等复杂系统时是适用的和可靠的,并且此软件较为简便,可操作性强。     

A combined approach to solve binary multicriteria problems

An implicit enumeration algorithm is developed to determine the set of efficient points in zero-one multiple criteria problems. The algorithm is specialized for the solution of a particular class of facility location problems. The procedure is complemented with the use of the utility function of the decision maker to identify a subset of efficient point candidates for the final selection. Computational results are provided and discussed.     

关联规则挖掘在发动机故障分析中的应用

大部分关联规则挖掘算法仅以出现频率作为阈值来产生关联规则,然而在发动机故障数据分析领域,很多关键故障的出现机率较低,采用传统的挖掘算法无法适应航空发动机故障分析的需要.提出一种新算法,称为权重式多重支持度关联规则挖掘算法,此算法可针对不同重要度的故障定出不同的支持度阈值,由此产生的关联规则,可以解决高重要度但出现较少的故障不易被挖掘的问题.     

一种新的多传感器多机动目标快速跟踪算法

基于FAFDA滤波算法,根据Houles和Shalom将PDA算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路中,构造一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法(MSFAFDA)。它主要使用的是点/航迹联合和序列估计法。算法计算量远小于原先的顺序和并行多传感器联合概率数据关联算法,蒙特卡洛仿真结果也表明它对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。