基于作战指挥规则图谱的辅助决策方法

作战指挥是保证作战胜利的关键,基于规则的作战指挥研究一直是研究的热点.通过构建作战指挥规则领域知识图谱,可以进一步解决当前基于规则的作战指挥辅助决策方法没有考虑规则关联性、可视化等问题.研究建立了作战指挥规则图谱的图数据模型,设计实现了相应的辅助决策路径搜索生成算法,并验证了其可行性,可以为基于规则的作战指挥提供参考.     

海上突发事件相关问题研究

处置海上突发事件是公安边防海警部队(以下简称海警部队)的主要任务之一.针时海上突发事件情况紧急、复杂、参战力量多元的特点及对海警部队处置行动的要求,应采取加强法律法规建设、建立快速反应机制、加强针对性训练以及和有关执法部门协同配合等措施,不断提高海警部队处置突发事件的能力.     

一体化联合登陆作战中船坞登陆舰编队展开点确定研究

在一体化联合登陆作战中,大型两栖战舰及其编队通常是敌首选的打击目标.为了确保船坞登陆舰编队的安全,在突击上陆过程中正确确定其展开点是其中一个重要的问题,它关系到登陆兵能否快速上陆和作战能否按计划顺利进行.该文从定量分析的角度对船坞登陆舰编队展开点确定问题进行了探讨,建立了其数学模型,并用一个实例予以说明.     

一种基于PDA滤波的多传感器管理算法

由于传感器资源或计算资源的限制,监视系统在跟踪多目标时通常不能同时为每个目标分配所有的传感器.因此,希望在满足目标跟踪性能的前提下尽可能使用较少的传感器.针对PDAF目标跟踪算法的特点,选用目标状态估计协方差的期望作为性能度量,提出了一种基于协方差控制的传感器算法.该算法通过为每个目标选择恰当的传感器组合来实现多传感器对多目标的分配.     

瞬态信号检测

介绍了瞬态信号波至点检测主要的方法:利用self-adaptation cancellation自适应对消原理的自适应权向量法(AWVM)、基于时频分析的Gabor变换法和利用小波分析的多尺度小波分解法以及单尺度小波变换法,并列出了其中关键的公式,使得它们自成整体;最后还分析它们的优缺点,并改进了检测函数,提出可供研究的方向。     

线性方程组迭代解法的另类矩阵形式

改进了线性方程组迭代解法的矩阵形式．以最简单的Jacobi迭代法的迭代矩阵为基础,只需经过简单的加减和数乘运算就可得到Seidel和SOR的迭代过程,使得算法新形式的求解过程数学意义非常明确,表达形式也非常简洁,这样不仅便于理解记忆,还非常有利于编程实现。改进后的矩阵迭代形式求解计算量为:Seidel需要大约n2次乘除法．SOR约为2n2次乘除法,且改进后的Seidel迭代法和SOR方法存储空间也较传统形式为少。     

某复杂装备模拟训练系统设计

针对某型装备的训练需要,利用虚拟仪器技术和大规模集成电路技术设计了其实物仿真模拟训练系统。系统采用模块化、标准化的设计思想,以USB 2.0作为与主控计算机互连的通信接口,信号调理模块采用CPLD器件和少量的分离器件实现。     

基于球状模型的短波频率泛克里金重构算法

针对现有短波频率优选方法中数据处理过程复杂、输入参数条件苛刻、工程实现难度较大等不足,结合电离层变化特性,提出了一种基于球状模型的泛克里金法,应用于短波频率的重构。利用短波频率管理系统中大量的实测频率数据,构建了符合频率数据变化特征的基于球状模型的变异函数,建立了反映沿经度、纬度及水平方向通信频率变化剧烈程度的漂移表达式。随机选取多个样本数据,通过交叉重构法对短波频率数据进行重构。实验结果表明,基于球状模型的泛克里金法具有较高的频率重构精度,能够应用于短波通信频率的重构,特别是满足军事通信方面对短波频率优选手段的需求。     

幅度信息辅助的多机动目标跟踪算法

针对密集杂波下现有的多机动目标跟踪算法计算量大且性能严重衰退的问题,提出了联合幅度信息的多模型标签多伯努利(AI-MM-LMB)滤波器。首先,对目标状态进行扩展,引入幅度信息;然后,建立幅度信息及位置信息的联合量测似然函数;最后,基于MM-LMB滤波器框架,给出新的更新方程。仿真实验结果表明:低杂波下,AI-MM-LM算法同MM-LMB算法跟踪性能相当;高杂波下,AI-MM-LMB算法性能明显优于MM-LMB算法。     

基于统计特性的舰船一维距离像方位角分帧方法

舰船目标一维距离像的方位敏感性是利用一维距离像开展雷达目标识别的难点问题。针对该问题,首先根据舰船目标一维成像的机理和特点,分析并验证了舰船目标一维距离像复高斯分布的统计特性;然后,在此基础上利用K-S假设检验对距离像方位角进行自适应分帧,使得每帧的距离像数据符合同一复高斯分布,而帧帧之间的数据符合不同分布;最后,针对分帧后距离像数据的统计分布,利用Bayes分类器进行5类舰船目标识别实验。实验结果表明:自适应分帧算法不仅提高了舰船目标的识别率,还能显著降低识别运算量和存储量。