基于图像信息的多特征空间坦克姿态估计

坦克作为地面战场的主要目标,分析其姿态至关重要。根据坦克姿态估计的需要,在可见光条件下采集了坦克车体纵轴与瞄准镜光轴不同夹角的图像作为训练集。利用主成分分析法选取了目标的主要特征向量,每个训练子集用3个特征向量表示,利用少量的特征向量建立目标的8个特征空间,降低了空间的维数。设计判别准则将待识别目标向量与重构向量之间的余弦值进行比较,即确定目标所在的空间位置,完成了目标姿态的识别。实验结果表明,利用建立目标多特征空间的方法识别目标空间位置是有效的。     

弹道导弹威胁估计模型构建

简要分析了弹道导弹飞行3个阶段的不同特点及各阶段导弹预警探测手段的侧重点,结合威胁估计的特征构建了弹道导弹威胁估计模型结构框架,运用多阶段贝叶斯网络理论,构造了主动段、自由段和再入段威胁估计模型,并明确了三阶段间的转换时机。采用动态贝叶斯方法对弹道导弹作战全过程进行威胁估计仿真推理,仿真结果能够反映导弹在飞行过程中威胁程度的变化特点,为反导指挥员作出辅助决策提供智力支持。     

基于叠合度的维修性多源数据融合方法

针对装备维修性试验数据样本量不足的问题,采用了数据融合方法进行扩充数据样本量,通过建立折合模型对多源先验数据进行转换,解决了与现场数据差异较大难以实现数据融合的问题,采用了改进的Bayes Bootstrap法对多源数据的分布参数进行拟合,建立基于叠合度的数据融合模型,对装备维修性多源先验数据进行融合,结合某型坦克试验数据进行算例分析,证明了该方法的可行性。     

基于模板的态势估计推理模型与算法

分析了态势估计的三级模型,给出了基于模板的计划识别推理框架,研究了态势估计推理算法,并提出一个通用的态势估计模板匹配算法,最后运用专家系统工具CLIPS实现了事件/活动、军事计划的模板表示及推理,结果表明使用模板匹配的方法实现态势估计是有效可行的。     

基于声强矢量的舰船目标运动参数估计

基于声强矢量测量法提出了舰船目标运动参数的估计方法,并提出了快速算法.计算机仿真实验表明,以上算法是可行的,可以实时估计出舰船的速度和距离。     

无先验信息排除无源交叉定位虚假交点的新方法

提出了一种排除无源交叉定位虚假交点的新方法,称为四边形分组法.该方法通过将无源交叉定位产生的四边形进行分组来区分真实交点和虚假交点.这种方法只需要测向信息,不需要任何其他先验信息.该方法无需先验信息.仿真结果表明,该方法是有效的,运算速度快,对水平编队目标群定位精度高.     

分布式传感器网络自适应一致性融合估计算法

针对分布式传感器网络的目标一致性状态估计问题,提出自适应一致性融合估计算法。考虑到网络中节点为测距和测方位的传感器,基于观测噪声与目标状态相关的假设,构建量测模型;引用无迹卡尔曼滤波与CI算法得到各节点的局部估计,通过误差矩阵加权更新节点状态以改进一致性算法,实现各节点对目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,该算法能够在快速收敛的过程中实现无中心节点的分布式传感器网络中各节点对目标位置的精确估计,同时又保证各节点之间的一致性。     

三维传感器组网偏差估计方法

采用地心地固坐标系作为统一坐标系,研究了3-D传感器组网中的偏差估计问题,根据同一目标位置在各个传感器探测中的迭合条件.运用一阶泰勒展式推导出各个传感器的距离、距离增益、方位角、仰角偏差的线性化公式,利用最小二乘法在线估计出各个偏差量,并实时进行修正,仿真结果验证上述方法的有效性.     

方位/多普勒频率联合单站无源定位方法

在传统的无源定位技术基础之上,采用增加观测信息量的方法来实现单站无源定位,即方位/多普勒频率联合定位技术.该方法通过测量得到的多普勒频率提取目标的径向速度信息,再结合测角系统所测得的方位信息对目标进行定位.在对其定位原理分析讨论之后予以实现,最后通过计算机仿真实验证明这种定位算法具有较高的定位精度.     

面向态势估计的多代理规划识别模型的研究

态势估计问题是数据融合的高层部分,如何有效的评估态势进而推理出敌军的目的、意图是要解决的问题;而在战役对象多、机动复杂的情况下如何推理更是一个待解决的问题。通过应用多代理规划识别理论,建立态势评估的推理框架,进而推出解决态势融合的推理算法。