粗糙集和免疫算法在区分侦察任务中的应用

针对防空指挥仿真的特点,探讨区分侦察任务的最优决策求解问题.提出了粗糙集理论和免疫算法求解区分侦察任务最优决策的方法,该方法运用粗糙集理论计算评价指标的重要度,建立了综合评价指标;运用免疫算法和启发式信息求解最优决策,提高了决策的精确性.该方法的提出为防空体系建模的进一步研究打下了基础.     

基于熵最优分组的雷达信号参数特征提取算法

雷达信号参数特征提取是电子情报侦察系统中的一个关键步骤,常采用直方图法.但直方图法中有一个关键且较难解决的问题:最优分组问题,且该问题对直方图法的有效性有着决定性的作用.根据信息熵的物理意义及其基本性质,提出一种基于熵最优分组判定准则的直方图算法,对雷达信号参数特征进行提取.并由仿真实验验证了该方法提取雷达信号参数特征的有效性.     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

基于最优线性指派的多指标群体决策在战时工程保障中的应用

在多指标群体决策问题中 ,如何将个体的偏好评判值集结为群体综合评判值是决策的关键一步。本文给出一种基于最优线性指派模型的多指标群体决策法 ,并探讨了其在战时工程保障中的应用     

高频雷达多波束最优天线方向图综合

在高频雷达中 ,多个部分重叠的波束被用来形成对预定空域的覆盖 ,而射频干扰和期望信号的空间结构之间的差异以及接收天线阵列的空间多样性则被用来抑制干扰以提高高频雷达的整体工作性能。然而如何在实时地形成多波束的同时有效地抑制射频干扰仍然是高频雷达一个急待解决的问题。基于最优天线方向图综合方法 ,通过主瓣形状保持和干扰抑制之间的合理折衷进一步提出了多波束形成算法。仿真结果表明该算法可以快速、灵活地形成多个波束来覆盖预定的空域 ,同时最大限度地抑制射频干扰 ,从而极大地提高了高频雷达的工作性能