拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。     

限定广义纳什均衡及其控制罚算法

广义纳什均衡问题通常有很多解,只有在相当严格的条件下,才有可能得到唯一解。如果任意选取其中之一作为该问题的解,显然是不合理的。为此,提出限定广义纳什均衡的概念。通过给共同约束相对应的拉格朗日乘子增加约束的方法,找出具有某些特性的解。为了求解限定广义纳什均衡,还进一步给出了控制罚算法。     

改进的基于迭代算法的Weibull分布杂波模拟方法

杂波在雷达环境模拟中具有非常重要的地位.基于ZMNL(无记忆非线性变换法)的Weibull分布雷达杂波模型,可以很好地描述海杂波.但这种模型,因其非线性变换前后相关系数之间的关系公式复杂,很难用直观的方法求解.针对这一问题,提出了用迭代算法来求解该非线性公式的过程,并给出了应用该方法进行杂波仿真的具体步骤及仿真结果,证明了该方法的准确、可行性.     

一种圆阵垂直平滑解相干算法

基于均匀圆阵(UCA),提出了一种垂直平滑解相干算法.利用在两个垂直的方向上平移,得到多个平移后的协方差矩阵.对其进行平均,将协方差矩阵的秩恢复为满秩,实现解相干,完成对相干信号的DOA估计.仿真结果表明,该方法具有较好的可行性.     

BP神经网络的遗传模拟退火算法动态选址仿真

针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型,综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的优缺点,提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法,并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际问题中,对该算法进行了仿真研究,给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度.     

一种多UAV虚拟队形制导协同运动控制方法

针对多UAV协同运动控制问题,研究了一种非线性制导跟踪控制律,利用期望航迹和UAV的位置关系推导出侧向加速度表达式,在侧向加速度作用下实现对期望航迹的准确跟踪。提出了一种虚拟队形制导协同运动控制方法,首先设计了虚拟队形的期望航迹,采用非线性制导律实现多UAV对虚拟队形的航迹跟踪,在此基础上,通过协同成员间的通信建立位置误差控制方程,实现速度的补偿控制,将UAV调整到期望的队形位置上。仿真结果表明,该方法能有效实现多UAV的协同运动。     

多机协同空战制导权移交决策

针对多机协同空战中需要将对空空导弹的中制导权移交给其他飞机的问题,对制导权移交对象选择问题进行了研究。根据每架飞机的制导优势和是否具有多目标攻击能力来选择新的制导平台,分别针对单目标攻击飞机编队、多目标攻击飞机编队及混合编队3种情况,通过建立相应的目标函数和约束条件,给出了制导权移交决策模型。通过仿真算例验证了该模型的有效性。     

As-IPDA算法的天波超视距雷达目标跟踪研究

天波超视距雷达(OTHR)具有低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战.针对OTHR在低检测概率下跟踪目标存在失跟率高的问题,将As-IPDA算法应用到OTHR目标跟踪中,通过大量的仿真实例验证了As-IPDA算法在超视距雷达目标跟踪应用中的可行性,并分析了平滑步长、航迹存在性转移参数、目标检测概率对算法性能的影响,给出了算法参数选择建议,为工程应用提供理论参考.     

新混合智能计算法在 UCAV 航路规划中的应用

无人作战飞机(UCAV)出航执行对地攻击(或侦察)任务,若事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,就飞行航路进行整体规划设计,则可以综合减小被敌方发现和反击的可能性,最大限度地降低耗油量,从而显著提高其执行任务的成功率.在对进化算法研究的基础上.将用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法加以改进,引入优秀个体保护法和模拟退火的策略思想,借以克服进化算法固有的易陷于局部最优的早熟现象,然后运用于UCAV的航路规划.实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,寻优效果明显优于常规进化算法,规划出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的综合需要.