神经网络辅助多目标跟踪数据融合

多目标跟踪(MTT)算法包括卡尔曼滤波和数据关联算法等,而数据关联算法又是最重要、最困难的方面.联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增.提出了一种改进的方法,一方面将神经网络引入到卡尔曼滤波器中,提高滤波器的自适应能力,减小卡尔曼滤波器的估计误差从而改善多目标跟踪精度;另一方面用神经网络辅助JPDA提高正确关联概率,减小计算量.经仿真研究表明,该方法是行之有效的.     

基于GM(1,1)预测与改进Vague集距离的装甲分队目标威胁评估

针对装甲分队目标威胁评估动态指标的变化特性,运用灰色模型(Grey Model,GM(1,1))对装甲分队目标威胁评估动态指标进行了预测;针对现有vague集距离度量法缺失信息较多、违背直觉等不足,通过理论推导提出了vague集新的距离度量公式,然后将其应用到TOPSIS(Technique for Order Preference by Simularity to Ideal Solution)算法中,对装甲分队目标威胁进行了评估与排序,并与非预测方法的评估结果进行了对比,结果表明:采用本文提出的评估算法得出的评估结果更加合理有效,研究成果可为装甲分队火力优化分配提供科学参考。     

数据关联算法性能评估的一种方法

数据关联算法性能的优劣直接影响跟踪系统的性能.因此在给出一种算法后,必须对该算法的性能进行评估,全面地了解该算法的优点以及缺点.以一种多目标数据关联算法为例,给出对数据关联算法的性能进行评估的一种仿真设计方法,包括设计思想及具体实现,并给出对该数据关联算法的评估结果.该方法同样适用于对多目标跟踪算法的性能进行评估.     

基于HMM的电子设备健康状态评估方法

针对弹上设备的性能退化问题,提出一种改进流形学算法的电子设备健康状态评估方法.首先,在SNPP算法中引入非相关约束并加入核函数形成KSUNPP算法,将其用于原始特征的提取,获得有效的特征集作为隐马尔可夫模型(HMM)的输入进行训练;其次,用KL距离来衡量故障程度,可实现设备退化程度的评估.最后,通过将该方法应用于某型导弹指令接收机健康状态评估中,验证了有效性.     

非完备参数信号集中式检测新方法

在复合假设检验中,广义似然比检验(GLRT)和贝叶斯(Bayesian)方法是2个广泛应用的方法.研究了这2种信号检测方法在分布式传感器网络中非完备参数(波形已知但幅度未知)估计中的应用.验证了GLRT的性能并进行了改进,提出逼近的Bayesian检测器,并与精确Bayesian方法比较,得出逼近的Bayesian检测器总有闭表达式的结论.仿真结果表明,提出的方法与精确Bayesian方法具有相近的性能.     

基于SEA的炮兵无人机侦察效能评估

针对SEA方法的要求,提出了评估炮兵无人侦察机侦察效能的3个主要性能度量(MOP).结合信息化战场环境,建立炮兵无人侦察机侦察效能动态评估模型,为其作战使用提供了理论依据.     

融合跟踪系统性能的综合评估

首先通过分析融合跟踪系统的性能评估需求,并结合已有性能评估指标,制定出一组相对完备的评估指标.使用时间加权平均的方法,详细描述了各指标的定义及其计算方法;其次,基于该组指标提出了系统性能的模糊综合评价方法,说明了该评价方法的原理及其在融合跟踪系统性能评估中的具体实现.对融合跟踪系统的测试实验表明,指标体系设置合理,评估方法可操作性强.     

基于支持向量机的宽带相控阵雷达目标识别技术

宽带相控阵雷达高分辨一维目标距离像对弹道导弹的目标识别具有重要意义.首先对目标一维距离像进行预处理,通过双谱分析提取不依赖于目标平移的双谱特征,采用截断距离像频谱的方法减少了目标特征量维数.利用特征量的扩散因子对特征量进行预选择,并根据宽带相控阵雷达多目标跟踪时目标样本数有限与主副目标样本数不一样的特点,利用加权支持向量机(SVM)进行目标识别,实测数据表明所提出的方法是有效的.     

天基平台弹道导弹参数似然估计算法

针对空天防御体系中弹道导弹的跟踪提出了参数最大似然估计概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)多目标跟踪算法。该算法将未知的、影响跟踪精度的关键因素从目标状态变量中分离出来,设计了针对该参数估计的最大似然估计器,同时为解决似然比整体过小无效的问题,提出了利用马氏距离平方根计算似然比的方法。此外考虑弹道导弹实时跟踪的需求,推导并引入了新型积分点采样准则,以较少的Sigma点去近似高斯函数积分。仿真结果验证了改进算法的性能,可为反导拦截提供更为准确的情报信息。     

基于信息优势的决策能力分析

随着信息优势评估的不断深入,信息优势支持下的决策优势能力,已成为C4ISR系统作战效能评估的又一重要研究内容.从决策优势的基本概念入手,通过分析决策优势与信息优势的关系,提出了决策周期时间、决策质量和决策循环速度三个衡量决策优势的基本度量,并结合典型作战样式和信息优势的准确性、完备性指标,分析了这些度量的基本构成和量化方法.通过兰彻斯特方程,导出了一种可用于仿真评估的决策优势能力量化公式,进而指明了夺取决策优势应采取的主要措施.