装备管理信息化标准体系框架研究

分析了装备管理信息化标准体系的研究需求,提出了装备管理标准体系的研究目标及应把握的基本原则,重点从多个视角研究探讨了装备管理信息化标准体系框架,希望能对加快我军装备管理信息化标准体系建设有所启示．     

基于点模式匹配的雷达航迹与航行计划匹配算法

在雷达航迹与航行计划匹配时,针对传统算法对单点信息依赖程度较高,在信息缺失、目标机动等情况下匹配效果差的问题,提出了一种基于滑窗的改进点模式匹配算法。首先,提取了雷达航迹多特征点,利用特征点集弥补单点信息的不足,通过简化匹配分数的计算,降低了点模式匹配复杂度。仿真实验结果表明,改进的点模式匹配算法显著提高了信息缺失、目标机动等情况下的匹配正确率。     

面向语义的作战命令形式化描述及本体构建

作战命令是联系C2系统与M&S系统之间的重要纽带。为保证进行联合作战训练的C2系统与M&S系统对作战命令具备一致的理解和认识,需要对作战命令进行统一的描述。首先从作战命令的形式化描述入手,在描述的基础上形成了作战命令本体,然后介绍作战命令本体构建方法九步法。最后,对作战命令本体进行了构建,为下一步利用基于本体的作战命令驱动仿真模型的研究打下良好的基础。     

高性能RTI自适应通信机制研究

为了提高HLA仿真系统在高性能计算平台上的运行性能,针对高性能计算平台的高性能层次式通信环境,提出了一种共享内存/IB/以太网自适应RTI通信机制-SACM机制,该机制能够根据通信双方所在节点的网络拓扑信息,自适应建立延迟最小的通信连接,实现共享内存、IB等高速互连及以太网互连的自适应选择.同时在该通信机制中,针对节点内高速共享内存通信需求,提出了一种面向多盟员互连的共享内存通信算法,有效提高了节点内盟员通信效率.对象属性值更新延迟测试结果表明,该通信机制可以有效提高RTI在高性能计算平台的通信性能.     

一种高分辨SAR层析成像方法

在城区建筑三维重建中,如何利用非均匀的少量观测数据,在保持方位向-距离向分辨率的同时实现高度向的高分辨成像是SAR层析面临的一个主要难题.在确定性点目标模型下,基于RELAX算法,提出了一种适用于城区建筑三维重建的SAR层析高分辨成像方法.与统计模型下的空间谱估计方法相比,该方法无需多视处理,能够保持方位向-距离向分辨率.与奇异值分解方法相比,该方法具有更优的高度向分辨能力.在仿真数据和Envisat-ASAR实测数据处理实验中,该方法的有效性得到了验证.     

基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

高炮自适应校射算法的研究与实现

在对传统大闭环校射算法和虚拟闭环校射算法原理、局限性进行分析的基础上,提出一种自适应校射算法。给出了自适应校射算法的流程及实现步骤,并对自适应校射算法涉及的关键技术:逆解射击诸元、射表虚拟延伸、弹目偏差量仿真及校正量计算等进行了深入研究。最后,进行了仿真实验,结果表明所提出的自适应校射算法比传统校射算法精度更高。     

模糊需求下保障设施选址-路径模型及算法

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。