CALS与国防武器系统管理

CALS(持续获得与生命周期支持)是指通过操作程序改造及信息技术与文件标准运用,将产品数据电子化、标准化,并运用数据库和网络传输使得所有信息得以快速交换,以建立一个无纸化的全球共通商业操作环境。CALS在军事领域有着广泛的发展前景,此文简要介绍了采用CALS技术的国防武器管理系统的几个构成要素,同时对CALS建设提出了几点启示。     

引入变异算子的SAA求解数据关联问题

将遗传算法中的变异算子引入模拟退火算法,来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。与传统的遗传算法和传统的模拟退火算法相比,新算法在解的质量,寻优速度和CPU占用时间等方面有较大的优势,更贴近实际应用的要求。     

雷达与红外数据融合评述

雷达和红外数据融合由于能够实现信息互补 ,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力 ,因而引起了广泛的注意。对基于雷达和红外传感器的数据融合算法进行了综述 ,并介绍了一些关键课题。     

单平台多传感器数据融合系统的设计与实现

从工程应用观点出发研究单平台多传感器数据融合系统 (Data Fusion System ,DFS)设计和实现。首先通过分析此类型 DFS的功能需求 ,提出一种具有一定可伸缩性的系统结构 ;然后运用面向对象的方法 ,进行系统设计 ,以确保系统本身的可扩充性及系统中所采用的算法和模块的可移植性 ;同时也给出了一种确保系统实时性的多线程实现方案。     

多目标数据关联的神经网络方法

数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。     

基于EFSM模型的可执行回归测试数据生成方法

基于扩展有限状态机(extened finite state machine, EFSM)的回归测试过程中，传统的可执行测试数据生成方法由于没有充分利用软件变更信息，在对模型分支错误进行检测时效率较低。为此，提出了一种基于EFSM模型融合的可执行回归测试数据生成方法，制定规则对软件变更前后的模型进行融合，将程序变量作为符号对融合模型中所需覆盖的测试序列进行遍历，结合软件变更信息生成变量约束表达式组并求解得到最终的回归测试用例。实验结果表明：该方法在分支错误检测率、可执行比例、稳定性和测试效率等方面具有一定的优势。     

基于XML／Schema的概念建模方法研究

如何以人与计算机程序均可理解的信息模式来描述军事行动,是当前军事领域中概念建模研究的一个难点。通过分析模型实现对技术手段提出的需求,结合XML标记语言和Schema模式语言的各自技术特点及相互之间的关系,本文提出了基于XML/Schema的概念建模技术实现基本思路和主要方法;以此为基础,结合海军战术级军事活动的特点,本文建立了基于XML/Schema的海军战术概念模型原型,并以水面舰艇单舰航渡中对空防御军事活动为例,陈述了运用原型建立该项战术活动概念模型的具体方法。实践表明,基于XML/Schema的概念模型方法是建立人与计算机程序均可理解的军事概念模型的可能途径。     

数据仓库技术用于C4ISR系统效能评估

建立了C4ISR系统效能评估的指标体系,根据对整个C4ISR系统进行效能评估需要数据的海量、非结构等特点,建立了一个数据仓库系统。数据仓库系统以嵌套的数据集市为基础,采用了数据采集加工、联机分析处理、数据挖掘等技术,加快各种数据的运算速度以及提高系统效能评估的准确性。     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。     

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。