基于“当前”统计模型的模糊自适应滤波算法

"当前"统计模型需要预先设计目标最大机动加速度和目标机动频率,不能适应各种机动情况。在"当前"统计模型的基础上,提出了一种基于"当前"统计模型的模糊自适应滤波算法。该算法能使目标最大机动加速度和目标机动频率随着机动特性自适应调整,适应各种机动情况。仿真结果表明,该算法的跟踪精度优于传统的基于"当前"统计模型的跟踪算法。     

基于EMA算法的变结构交互多模型算法

标准交互多模型(IMM)算法使用固定数目和时不变的模型集,往往不能兼顾算法的实时性与跟踪精度。基于增加期望模型(EMA)算法的思想,提出综合利用前一时刻的模型匹配概率与当前时刻的混合概率作为加权系数调整系统噪声模型集,调整后的模型集被认为非常接近系统实际噪声模型。将该模型集自适应技术与IMM算法结合得到一种变结构交互多模型(EMA-VIMM)算法。使用机动目标跟踪仿真实例,与标准IMM算法进行了仿真对比,分析了跟踪性能与RMSE误差。仿真结果表明,EMA-VIMM算法不仅极大地提高了跟踪精度,而且与标准IMM算法相比,具有稳定的跟踪性能和较低的计算量。     

模型参数自适应的交互多模强跟踪算法

基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法.在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数,提高了"当前"统计模型的自适应性和滤波器的鲁棒性,增强了系统对目标突发强机动的跟踪能力.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

自适应网格交互多模型算法

研究和设计了一种模型集合自适应方法——自适应网格方法。并将其与交互多模型算法相结合,提出了自适应网格交互多模型(AGIMM)算法,它是一种变结构多模型算法。仿真显示它能有效地提高IMM估计器的费效比。     

基于转弯模型的自适应交互式多模型跟踪算法

针对舰炮火控系统中搜索雷达对来袭导弹跟踪为背景,提出一种基于坐标转弯模型(CT)的自适应交互多模型跟踪算法(AIMM-CV/CT),模型集取为一个匀速和一个坐标转弯模型,滤波器采用各子滤波器模型噪声方差在线计算调整的自适应交互式多模型算法;给出了比例导引规律来袭导弹的航路仿真方法,并对AIMM-CV/CT与IMM-CV/CT算法进行了仿真比较.仿真结果证明了本文算法的正确性和有效性.     

基于当前统计模型的有向图切换IMM算法

将当前统计模型和变结构多模型估计算法相结合,提出了一种新的用于跟踪机动目标的交互多模型算法,计算机仿真结果显示该算法能有效提高交互多模型估计器的费效比。     

基于截断正态概率模型的模糊自适应跟踪算法

当前统计模型和截断正态慨率模型都需要预先设计目标最大机动加速度,不能适应各种机动情况.在截断正态概率加速度模型的基础上,提出了一种基于截断正态概率模型的模糊自适应算法.该算法使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整,自适应各种机动情况.仿真结果表明,该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于"当前"统计模型和截断正态概率模型的跟踪算法.     

基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

离散作战模型的连续化兰切斯特模型研究

通过兰切斯特方程的分析,定义了作战力量变换系数概念,推导出作战力量变换系数的兰切斯特方程,得到了衡量交战双方作战力量等效值,而作战力量变换系数的兰切斯特方程正是适用于离散型作战的兰切斯特作战模型,使具有深刻影响力的兰切斯特方程适用范围扩大到了交战双方离散数量型的作战领域,从而赋予兰切斯特方程新的生命,为复杂的格斗作战分析提供了新的工具。     

二维浅水波并行模式的伴随

以二维浅水波为例,详细探讨如何开发并行模式的切线性模式和伴随模式。切线性模式的并行机制和原始模式一致,而伴随模式不同。三个模式采用一致的数据剖分方法可提高并行效率。在集群并行计算机系统上采用一维数据剖分,切线性模式的通信量与原始模式相当,而计算量几乎是原始模式的2倍;伴随模式的通信量大约是原始模式的2倍,而计算量几乎是原始模式的3倍。在三个模式中,切线性模式的加速比最大。     

信息心理战理论模型以及量化模型探讨

军事理论的研究在心理战方面已经取得了一些成果,但在量化分析方面显示不足。从信息心理战基本作用原理入手,利用数学建模的思想,构建基本信息传播扩散原理模型并且设置合理参数模拟动态过程,从而获得军事行动中心理战的心理攻击信息内部传播动态数学模型,对于未来信息化战争量化分析以及效能分析有一定参考价值。     

潜艇战术应用软件及其建模

潜艇战术软件研制是一项复杂的系统工程,建立模型是这项系统工程中的核心部分,它直接关系到潜艇战术软件的各项性能指标。对潜艇战术软件的建模问题进行了探讨和研究。     

ER2MD：一种ER模型到多维模型的转换算法

多维模型是数据仓库概念设计不可缺少的工具,将传统数据库实体关系模型直接转换到多维模型,势必在很大程度上缩短数据仓库系统的开发周期.针对数据仓库概念设计需求,在传统数据库基础上,提出一种面向多维模型的转换算法ER2MD.该算法可将满足一定条件的实体关系模型转换到多维模型,产生的多维模型符合广义多维范式,能够确保多维数据库分析计算的有效性,进而有利于物理数据库的设计.     

基于概念模型的仿真模型调度决策法

仿真模型调度决策是实现仿真结果合理、可信、可用的重要环节。界定了模型调度决策问题域,引入了模型调度序列表示决策结果,提出了基于UML(unified modeling language)概念模型的模型调度决策法,分析了防空作战仿真模型调度决策示例,为解决舰艇作战仿真模型的调度决策提供可行办法,对复杂军事问题仿真模型调度决策具有一定的理论意义。     

流编程模型下的存储一致性模型

在流编程模型下建立了一个新的存储一致性模型--流一致性模型,它比传统的释放一致性模型更加松弛.讨论了流一致性模型对程序设计和系统设计的要求,给出了一个正确的系统实现,并且指出流一致性模型的编程和实现并不比现有的一致性模型复杂.     

潮汐现象的物理模型

本文建立了潮汐现象的物理模型并进行计算,其给果与自然规律相一致.     

基于选择准则的参数模型评价方法

为评价参数模型的优劣,分析了模型信息量与数据被模型拟合后的残差信息量之间的关系,提出了综合考虑模型拟合残差大小、残差信息量与参数数目的一种模型选择的新方法RIA。结合RIA方法,定义了时序模型评价的一种准则,并以航天测量数据处理为例,说明了不同模型在工程实际中的不同表现和本质区别的意义所在。     

基于XML的诊断信息模型描述

利用XML语言对诊断信息模型进行描述，初步建立了诊断信息模型整体框架的XML Schema，并在专门开发工具XML Spy中得到实现，同时对基于XML的信息模型描述进行了简要的应用说明，验证了模型描述的有效性。