基于分层核粒子滤波的快速运动目标跟踪

针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题,提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布,利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布;然后对每个聚类进行采样;最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明:算法在目标发生快速机动情况时,跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波,且对遮挡具有较好的鲁棒性。     

信号相关杂波环境中的认知雷达稳健检测波形设计

研究了认知雷达回波先验信息不充分的情况下,信号相关杂波环境中的认知雷达稳健检测波形设计问题,提出了一种基于NP准则和交替投影法的波形优化算法。在该算法中,根据所推导出的检测概率与发射波形、接收机滤波器之间关系的闭式表达式,通过联合优化发射波形和接收机滤波器,达到提高接收机的检测概率和降低信号相关杂波负面影响的目的。分析仿真结果可知:稳健波形可以提升波形检测系统的动态适应能力,且稳健波形的检测性能优于传统的高斯包络波形和恒包络LFM波形;系统输出的稳健波形显示该系统发射端具有很好的稳健性而接收端则有很好的收敛性。     

低空目标检测融合系统的结构与框架设计

在复杂战场环境下,传统的雷达系统很难检测到低空目标。针对低空目标信号微弱、背景杂波干扰强以及目标高机动性等特点,提出了一种低空目标检测融合系统的结构与框架设计方法。该融合系统通过引入混合式结构,增加了系统的鲁棒性与抗摧毁能力。在融合系统的传感器管理与分配环节,目标检测与跟踪方法融合环节,联合检测、跟踪与识别环节,通过对各模块的性能评估和动态优化,实现低空目标融合检测与跟踪性能的最优化。     

基于贝叶斯原理的放大转发中继联合信道估计

在贝叶斯原理的框架下,依据放大转发中继联合信道等价于两段瑞利信道相叠加的特征,将其概率密度分布这一先验知识与接收端的训练序列相结合,得到了最小均方和最大后验两种估计方法。由于两种方法的准确贝叶斯CRB难以求解获得闭合表达式,从最大熵原理出发,结合复高斯分布性质,推导了MLE准则下的CRB相对应的近似贝叶斯CRB,以衡量不同方法的估计精度。仿真结果表明相比于原有的MLE方法,最大后验估计方法在低信噪比下性能改善明显。     

认知雷达网联合传感器选择和功率分配

合理分配雷达有限的传感器资源,充分发挥传感器的认知能力可提高跟踪性能。提出了一种基于后验克-拉美罗下界(PCRLB)的多雷达系统联合传感器选择和功率分配方法。推导多雷达系统单目标跟踪下的PCRLB,该指标不依赖于具体的滤波算法,且多目标跟踪下的PCRLB的计算相互独立。以PCRLB的迹为代价函数,构建基于PCRLB的联合传感器选择和功率分配模型。对于构建的非凸优化问题,设计了基于凸松弛的循环最小化算法,优化求解最佳的传感器组合方式和功率分配方案。最后,仿真结果显示,所提的算法和策略具有较好的跟踪性能。     

面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法

针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。     

杂波中跟踪的自适应探测阈值的优化

为概率数据互联(PDA)滤波器研究了杂波环境下跟踪的探测阈值的自适应优化。这个问题的早期文章(4)涉及状态误差协方差的近似稳态分析并且只适合非时变系统。此外,这种方法需要有关于误差协方差更新方程的若干假设和近似,并使用一种麻烦的图解优化算法。本文我们提出了阈值优化的两种自适应方案,即,使均方状态估计误差在探测阈值范围内极小化的先验和后验优化算法。它们分别取决于以前的和当前的时间-步长数据。这些算法适合于时变系统中的实时实现。本文介绍一些仿真结果。     

基于Dirichlet先验分布的模糊可靠性增长模型研究

将模糊理论应用于基于Dirichlet先验分布的Bayes可靠性增长模型,提出了可靠性增长的模糊模型。在对Dirichlet先验分布函数研究的基础上,分析了先验参数的获取方法。针对某水冲压发动机可靠性增长试验使用Dirichlet先验分布模型进行了分析,给出了试验各阶段的先验分布和后验分布,并分析了与先验信息方差有关的参数对后验可靠度的影响。在此基础上,通过引入模糊变量,发展了模糊可靠性增长模型,得到了试验各阶段模糊可靠度。     

重庆市岩石抗剪强度参数统计分析及应用

岩土具有很强的空间变异性但又具有明显的区域性.对重庆市主城区泥岩和砂岩的抗剪强度参数的概率特征进行了统计分析.以统计得出的概型分布为先验分布,具体工程小样本参数的概型为似然函数,利用Bayes方法得到验后分布的概型参数.计算结果表明,验后分布的方差小于先验分布和似然函数的方差,从而达到对工程参数优化的目的.     

先验信息光流法在运动目标检测中的应用

针对运动目标的智能跟踪检测提出一种基于先验信息的光流检测法。首先,通过利用区域生长法获取的道路先验信息并结合帧差法确定运动目标的大致范围。其次,采用光流法对处理后的图像进行分割,并由形态学方法对进行图像处理后检测出运动目标。最后,基于MATLAB平台对其进行仿真计算。结果表明,该方法克服了传统光流法在运动目标检测中易受干扰的问题,并为军事人员对运动目标跟踪检测提供了有效的辅助。     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

电磁发射系统以太网拓扑结构建模优化

拓扑结构优化模型是网络中的一类重要模型，可以有效地优化系统整体链路性能。针对电磁发射系统以太网拓扑结构中部分节点和链路的负载过大，一旦发生堵塞，将会影响网络中关键链路性能的问题，建立网络拓扑结构优化的多目标规划模型，并提出一套基于基因环操作的遗传算法对其进行求解，通过仿真得出最优的网络拓扑结构。根据仿真结果修改实际网络节点默认配置参数，结果显示该模型和算法能有效均衡负载，降低网络冲突率，且不需要改变电磁发射系统以太网的物理链路，不会增加额外成本，对电磁发射类系统具有普适性的意义。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用?

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

多核贝叶斯优化的模型决策树算法

构造模型决策树时超参数较多,参数组合复杂,利用网格搜索等调参方法将会消耗大量的时间,影响模型性能的提升。提出了一种多核贝叶斯优化的模型决策树算法,该算法为应对不同分类数据特性,采用三种高斯过程建模寻优,利用贝叶斯优化技术,选出最优的参数组合。实验结果表明,所提算法在参数寻优上要优于传统的模型决策树寻优方法,并且能够在迭代次数不多的情况下找到全局最优参数值,在一定程度上提升了算法的分类性能,节省了大量的调参时间。     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码，将动态量子旋转门引入到粒子群算法中，采用自适应变异，提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中，获得了最优的分配方案。仿真研究表明，该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

高超声速飞行器的弹道优化评估方法

高超声速飞行器弹道优化算法的综合评估对选取最优的弹道优化算法具有重要的参考意义。根据高超声速飞行器的特性,将其弹道分解为上升段、巡航段及俯冲段三个阶段,分别给出了各阶段的性能评价指标和对各阶段性能评价指标赋权的典型方法,并结合灰色关联度分析理论提出了弹道优化算法的综合评估方法。评估实例表明,该方法能定量地对多种弹道优化方法所生成的弹道进行综合性能评估,并能对备选优化方法的优劣进行排序。     

磁性目标跟踪的后验克拉美罗下限分析与计算

为了求解磁性目标跟踪问题的后验克拉美罗下限(PCRB),提出了PCRB-GMSPPF算法。该算法利用高斯混合采样粒子滤波算法对目标状态的真实后验概率密度分布进行抽样,再通过蒙特卡洛积分法迭代求解每个观测时刻的Fisher信息矩阵,进而得出目标状态估计的PCRB;克服了基于PF算法求解PCRB过程中由于粒子退化和贫化问题造成不能从后验概率分布中正确抽样的缺点;在建立磁性目标跟踪的状态模型和观测模型的基础上进行仿真分析,将求解出的PCRB与采用GMSPPF及PF算法进行跟踪的均方根误差做对比,验证所提的PCRB-GMSPPF算法的有效性,结果表明:针对磁性目标跟踪问题,PCRB-GMSPPF算法较PCRB-PF算法具有更好的准确性,并可用于一般的非线性模型跟踪误差下限分析。     

基于蚁群算法的模糊控制规则优化设计

为了避免设计模糊控制系统时遇到的“规则爆炸”问题,提出基于模糊相容系数的模糊规则优化方法．该方法定义了模糊规则的相容程度,得出的相容系数矩阵作为蚁群算法的启发式因子．采用蚁群算法优化模糊规则进行仿真,结果显示该方法生成的模糊规则具有较好的相容性和控制性能．