战场态势估计和威胁估计

描述了战场态势、态势估计和威胁估计的概念。对态势估计从态势要素提取、态势评估推理及态势预测三方面进行了分析,重点对态势评估中的功能领域如:目标合并、协同关系推理、战场主动权指数计算、作战能力评估、重要目标估计及敌战斗序列估计等的含义、内容和实现步骤进行详细阐述。对威胁估计的内容和主要功能也进行了描述。     

对数据后处理雷达的分段卷积转发干扰研究

针对现有基于DRFM的移频干扰和分段转发干扰在对数据后处理雷达干扰时存在的不足问题,提出了一种新的分段卷积转发干扰方法。该干扰方法立足于干扰机天线收发分时体制,首先对接收到的雷达信号进行均匀分段、重新排序与噪声卷积后再进行转发。该干扰方法产生的假目标信号不仅能量大,覆盖广,而且假目标幅度差异明显,位置分布不均匀。最后的仿真结果验证了该方法的有效性。     

三线圈滚转姿态角测量系统建模与设计

为了对制导弹药进行精确定姿,需要准确测量弹丸滚转姿态角,首先建立三线圈滚转姿态角测量系统模型,详细阐述了系统工作原理,介绍了系统硬件设计方法及软件设计思想.通过使用三个磁感应线圈传感器对人工磁场及地磁场进行测量,并结合相应滚转角解算算法,可实时计算出弹丸滚转姿态角.     

稳定特征选择的多目标蚁群优化

为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,以分类正确率和扩展昆彻瓦指标值作为两个优化目标,兼顾算法的分类性能与特征选择稳定性。在四个标准数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法能够在分类性能与稳定性方面达到较好的平衡。     

数据仓库联机维护中的几种算法

数据仓库是存储供查询和决策分析的集成化信息仓库 ,它的信息来源于不同地点的数据库或其他信息源 ,实体化视图是数据仓库中存储的主要信息实体。当原始数据发生变化时 ,数据仓库中的实体化视图也必须作相应的更新维护 ,在数据仓库实体化视图的联机维护过程中 ,由于联机分析处理 (OLAP)查询的介入 ,会产生数据不一致问题。本文介绍几种从不同侧面解决这一问题的算法 ,它们较好地协调数据库和数据仓库之间的数据更新维护操作 ,达到保证数据一致的目的。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法北大核心

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

无人自主系统综合试验测试平台设计

对面向智慧城市、智慧天空、多域协同作战等应用场景的无人自主系统体系,急需具有多域、联合试验、广域多源复杂环境构建能力的测试与评估物理环境和研究平台。利用无人机试验测试中心的综合试验测试系统平台,构建具有空、天、地、海多维应用场景的多层级和体系化的综合试验测试环境与技术研究平台,重点突破无人自主系统多维体系化综合试验验证环境构建、基于云技术的分布式多域协同效能评估测试平台构建,以及基于虚实结合的智能化复杂环境模拟仿真等核心技术,为开展无人自主系统综合试验测试与体系性能评估提供支撑,提高我国试验场的综合试验能力和资源利用效益,增强试验场履行使命的能力有重大现实意义。     

电子侦察

电子侦察是一种不间断的行动,它虽然危险,但却有很大的价值。本文阐述实施电子侦察时务必遵守的原则、搜集数据的全过程、电子侦察设备和电子侦察中存在的问题。     

杂波环境下多目标跟踪数据关联的快速算法

数据关联是实现杂波环境下多目标跟踪的关键问题,目前公认较好的方法是联合概率数据关联（ＪＰＤＡ）,但是其计算和存储量很大,故在实际中寻求一种快速或近似的算法是十分必要的。本文提供一组有效快速算法,并在我们有关课题中得到初步验证。     

多传感器信息的表决融合

介绍了一种多传感器信息综合方法─—表决融合。这种方法的前提是各传感器自身的处理器完成对各自的原始探测信息的处理,处理结果以合乎要求的形式输入融合中心,以便融合中心能以表决的形式进行融合处理。由于融合中心没有复杂的信息处理任务,因此,十分便于工程实现。作为例子,本文给出的是一个３传感器目标检测系统,每个传感器都定义了置信级别。融合中心的工作就是利用各传感器的检测结果和相应的置信水平来进行融合处理的。最后,还对文献１进行了探讨。