改进ICP的编队预定目标选择方法

如何对编队预定目标进行自动选择,是超视反舰导弹亟待解决的一个问题.基于ICP(Iterated Closest Point)的预定目标选择方法利用了编队形状信息,获得了比传统方法更好的预定目标选择概率.但ICP算法易受干扰点的影响,且因受初始点选取的影响容易收敛到局部最优值.为了提高预定目标选择概率,提出了基于改进ICP算法的预定目标选择方法.改进ICP算法相对标准ICP算法增加了以下两点改进策略:利用加权距离函数削弱干扰点影响;利用随机扰动控制收敛过程跳出局部收敛域.仿真计算表明改进措施的有效性,特别是在干扰情况下预定目标选择概率显著提高.     

基于MHD的反舰导弹预定目标选择方法

如何对编队预定目标进行自动选择,是超视反舰导弹亟待解决的一个问题.提出用基于Hausdorff距离的形状匹配理论来解决编队预定目标选择问题.平均Hausdorff距离(MHD)能够较好地比较两个点集所构成形状的相似程度.通过寻找刚体变换下的最小MHD来搜索最佳匹配位置,最后用双向最近邻准则获得对应点.仿真实验表明了算法...     

基于空间方向相似性的编队队形识别算法

编队队形识别是反舰导弹智能末制导技术的一个发展方向,是将导弹实际探测到的敌方编队样式与事先存储在导弹上的编队样式进行对比,通过一种匹配算法对其进行一对一的匹配,进而分析编队的性质,进行火力分配决策,达到选择预定目标的目的。由于队形中各舰位置主要用方位来表述,所以可将编队队形看作二维空间中的一个场景,把已知队形作为模板,通过计算与模板的场景相似性实现对队形的识别,为反舰导弹目标识别与火力分配提供决策支持。     

基于加权MHD的反舰导弹预定目标选择方法

平均Hausdorff距离(MHD)方法基于编队的整体形状进行匹配来寻找对应点,因此,不像距离选择区法和扩展搜索图选择法那样受导弹自控段的导航误差和目标机动散布的影响。为了进一步提高反舰导弹的目标选择能力,考虑所匹配点集不同区域对Hausdorff距离函数的贡献程度不一样,提出了加权MHD(WMHD)来研究编队预定目标选择问题。首先通过刚体变换方法将火控雷达和末制导雷达探测到的编队点集进行位置匹配,然后利用WMHD方法获取其最优变换位置,最后据此最优变换位置预测预定选择目标在末制导雷达开机的位置。通过仿真实验表明其具有较强对抗冲淡干扰和形状扭曲失真的能力,且性能明显优于MHD方法。     

反舰导弹对编队内预定目标捕捉概率研究

基于现代反舰导弹末制导雷达的搜索过程，通过分析反舰导弹对编队内预定目标的捕捉条件，研究反舰导弹对编队内预定目标的捕捉概率计算模型，研究了反舰导弹对编队进行突击时捕捉概率的计算方法，并通过实例计算，得出反舰导弹对编队突击时，突击方向和开机时机等参数的确定方法。     

基于结构加权的海面编队预定目标选择方法

海面目标运动和编队阵型的约束特性,使得通过对装订阵型和末制导探测阵型进行点集匹配来选择预定目标成为一种有效途径。但当编队目标释放干扰时,会引起阵型结构发生局部变化,导致目标选择性能恶化。本文基于反舰导弹目标选择需求,分析了传感器导航和探测误差、装订信息误差、编队目标运动和释放干扰等因素所引起的位置点集变形,通过利用阵型中未污染的结构信息,提出了基于几何散列法和结构加权平均Hausdorff距离的编队预定目标选择方法。理论分析和实验结果表明,该方法不受传感器导航误差和编队目标整体运动的影响,在编队存在冲淡干扰时能有效提高目标选择能力。     

选择编队指定目标的一种新方法

提出了反舰导弹攻击末段对编队中指定目标进行识别的一种新方法。通过将被打击的编队在自控开机点各目标预估的位置信息,与末制导雷达开机时刻实际探测到的编队各目标的空间位置关系进行对比,得到各节点其向量差值之和的最小值,从而正确地选择出空间位置关系最逼近预定打击目标的指定目标。在被打击目标施放冲淡干扰的情况下,采用虚拟中心点和二次识别的方法能较好地识别出指定目标。通过进行大量的导弹突防对抗仿真,证实该算法获得了编队作战较好的突防概率和攻击效果。     

基于并列选择遗传算法的舰艇编队目标分配问题

为了更好地解决舰艇编队火力最优分配问题,建立了新的舰艇编队武器分配模型,采用并列选择遗传算法实现舰艇编队武器分配问题的求解。解决了以往将武器分配问题抽象为单目标优化的局限性,在保证尽可能发挥我方火力优势使打击效果尽可能好的前提下,使敌方对我方的威胁最小。并列选择遗传算法简单,鲁棒性好,具有较强的全局搜索能力,可以实现对多目标的搜索,从而较好地解决了舰艇编队武器分配问题。最后,通过仿真验证了算法的有效性。     

编队飞机突击单个目标的像素法仿真分析

针对编队飞机对单个目标突击的问题,提出仿真求解其突击能力的思路。求解过程中以蒙特卡洛法为基础,利用计算机像素知识,设计了像素扫描模拟编队飞机对目标投弹问题的算法。算法中建立了目标被弹坐标系,推导了投弹坐标产生公式。通过像素点来模拟弹着点和对搜索区有效像素的统计,得出与实际投弹对应的轰炸结果。由于此方法以真实目标的缩小图为研究对象,并由计算机对像素细致搜索,所以结果精确可信,对我防空部队分析敌方可能采取的突击方案有一定的参考作用。     

驱护舰编队对潜防御效率与决策分析

在分析编队对潜防御基本态势的基础上,运用系统的思想,采用运筹学的方法,通过建立搜索者发现目标概率的一般模型,给出了有效搜索宽度的概念,进而针对编队对潜防御作战的特点,建立了驱护舰编队外层防御搜索区舰载直升机发现潜艇的概率模型和编队对潜防御系统发现潜艇的概率模型,在模型建立过程中得出的结论可用于编队防御决策。     

针对舰船目标高分辨距离像的特征选择方法

为了提高基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别率,首先通过目标区域提取来解决HRRP的幅度敏感性和平移敏感性的问题;然后根据传统的特征提取方法,提取出15个较好的特征进行多特征综合识别;最后在基于Fisher准则的特征选择方法上进行改进,提出了一种基于特征互补性的特征选择方法,选择一个最优特征子集。通过仿真实验验证了提出的特征选择方法,同时选择出一个最佳分类器。     

舰空导弹引战配合可视化仿真分析方法

提出了一种更加直观的舰空导弹引战配合分析方法,充分利用飞行试验数据和弹道仿真数据,通过引战配合数学仿真计算和可视化仿真,复现了弹目交会时战斗部破片杀伤目标的过程,并在某型舰空导弹飞行试验引战配合分析中得到了应用.     

基于目标特征的光学遥感图像舰船检测方法

针对在大场景、高分辨率的光学遥感图像舰船目标检测中,传统的阈值检测方法效果不佳,而恒虚警法计算量大的缺点,研究一种根据检测舰船目标的特征,对每个可能的目标区域,快速计算检测阈值的方法。同时,研究基于RNN网络及信噪比的特征选择方法,对目标的特征进行优选并对候选目标进行鉴别。实验结果表明,采用本文方法进行舰船目标检测能获得较好的检测结果.     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。     

海天背景下舰船可见光图像目标区域定位方法

针对行均值法用于海天背景下舰船目标区域定位可靠性不高、容易受到舰船目标大小和海天背景复杂程度影响的不足,提出一种基于图像行灰度熵的舰船目标区域定位方法。该方法在分析海天背景下舰船目标可见光图像成像特点基础上,结合信息熵理论给出了图像灰度熵及行灰度熵的概念,利用图像行灰度熵描述图像在行方向上的灰度变化程度,选用滑动区间方差搜索策略得到图像行灰度熵曲线的突变区间,从而实现舰船目标区域定位,最后通过实际图像进行了实验验证。实验结果表明,该方法能对舰船目标所在区域有效定位,其准确性及鲁棒性均优于行均值法。     

基于CEC系统舰艇编队防空作战最小共享信息集研究

根据最小共享信息集的概念,提出了基于CEC系统舰艇编队协同防空作战的智能系统模型,分析了舰艇编队CEC系统的作战功能和作战信息,提出了确定舰艇编队协同防空作战的最小共享信息集的事件法,并应用信息论证明了事件法的确能够减少通信的信息量。在上述基础上,确定了舰艇编队协同防空作战的最小共享信息集。     

密集目标有偏航迹整体匹配关联方法

针对密集目标和传感器探测存在较大系统偏差的复杂条件下的分布式融合中航迹关联问题,设计了一种整体匹配航迹关联方法,首先将所有航迹划分成若干个关联聚,对各传感器都有多个目标航迹的关联聚采用多目标点图整体匹配,对某传感器只有单目标航迹的关联聚采用航迹段整体匹配,从而获得关联聚内所有航迹的关联关系。在仿真分析中,随机产生态势,分别计算新算法在不同情形下的漏关联、正确关联率、错误关联率。仿真验证结果表明该算法在不同目标密集程度、系统误差情形下都有较好的适应性。     

基于编队结构特征的海面舰船目标关联方法

为综合利用星载光学成像、星载电子侦察数据对海面舰船编队进行监测,提出了一种基于舰船编队结构特征的二次匹配目标关联算法,通过构造加权二分图进行最优匹配求解。仿真结果表明,该方法在目标定位精度差别较大、目标存在漏检测等情况下相比传统关联算法的匹配正确率有较大提高,证明了算法的有效性。     

基于脊线相似性的指纹三角形匹配算法

指纹匹配算法是指纹准确识别的关键算法之一。在常见的三角形匹配算法的基础上，提出了一种改进的基于脊线相似性的三角形匹配算法。在对指纹预处理图像进行八邻域特征提取后，利用脊线的相似性选择特征点进行三角形匹配，在一定程度上减少了相似三角形的个数，提高了匹配速度与精度。实验证明，本算法取得了良好的识别效果。