基于模糊聚类分析在炮兵战场目标打击排序中的应用

炮兵战场上经侦察得到的目标情况往往比较复杂,利用模糊聚类分析法确定目标区域内各种目标的先后打击次序,建立模糊相似关系矩阵,最后在给定阈值的基础上计算出目标的优先打击次序,为战场指挥员提供比较合理的火力分配,从而最大限度地发挥炮兵火力效能。     

结合峰值检测的高噪声图像快速聚类分割方法

针对高噪声污染图像,提出一种结合峰值检测算法的快速聚类分割方法(FC-ImSeg)。根据平行线投影分割算法将二维直方图映射到一维空间,利用峰值检测算法检测图像像素点的聚类结果,调整映射模型的平行线宽度,使直方图符合双峰分布特性,最后利用加权模糊c均值聚类算法实现图像的分割。实验结果证明了该方法是快速有效的。     

测向交叉定位中基于最小距离的二次聚类算法

针对现有测向交叉定位系统中聚类算法存在的计算量大、求解最优解困难等问题,提出了一种基于最小距离的二次聚类算法.即先通过最小距离法对每条测向线上的交点进行聚类分析,得到几个聚类程度较高的交点集合,再对这些交点集合通过取交集的方法进行二次聚类,得到少数的几个交点集合,最后再对这几个少数的交点集合进行选优,从而消除虚假交点集合,得到真实交点集合.通过交点回归计算,保证了真实交点集合具有很高的关联正确率.计算机仿真结果表明,该算法具有很高的关联正确率,且计算量较小,实时程度较高,并且适应于多传感器存在漏测的情形.     

基于模糊聚类的保障装备模块化设计

针对陆军各兵种配备的专用保障装备过多、互用性差、型号规格杂、利用率低等问题,基于模块化设计理念,采用模糊聚类方法,在功能分析的基础上将保障装备划分为基本模块、通用保障功能模块和专用保障功能模块。基本模块通过与各种通用保障功能模块和专用保障功能模块组合,可形成系列保障装备族,满足保障装备型谱要求和不同保障需求,很好地解决了保障装备型号规格杂,不同兵种的保障装备间关联少、互用性差的难题,实现了保障资源的优化组合。最后,以某型履带式装甲抢修车的模块化设计为例,验证了研究思路和方法的可行性。     

面向飞参数据处理应用的数据平滑算法对比

对飞参原始记录数据进行预处理是有效利用飞参数据的基础。介绍了三种典型数据平滑算法的原理,建立仿真航线,并以飞参经度和纬度通道数据为例,对三种平滑算法的处理效果进行了对比研究。结果表明,当误差服从正态分布以及广义正态分布时,通过选取适当参数,Vondrak算法相对于滑动平均和加权局部多项式回归算法具有明显优势,从而为飞参原始记录数据的预处理算法选择提供了参考。     

GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)信道模拟计算量大、硬件资源开销大,不利于实时性能评估和实际工程应用的挑战,提出一种GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案。利用基于K中心聚类信道冲击响应(channel impulse response, CIR)参数萃取的稀疏拟合方法,得到等效精简CIR参数,再以稀疏抽头延迟线结构来实现信道模拟。所提方法在保持多径误差条件下,通过较少抽头数量的抽头延迟线结构滤波器拟合原始GNSS多径信道模型,可以大为简化GNSS信道模型仿真复杂度,而无须庞大的硬件资源。仿真结果表明,通过对参考信道模型生成的信道CIR参数进行稀疏拟合,所提出的方案和方法具有良好的效果。     

KL散度多模块滑动窗口慢特征分析的故障诊断方法

针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler)散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。     

面向飞行器电磁散射特征诊断的近场频域成像算法

无人机在结构样式和材料构成方面具有的灵活性使得其相比有人机具有更大的隐身性能优化空间,在室内或者室外开展近场成像变得迫切。结合飞行器转台成像几何模型建立了近场转台成像通用信号模型,提出了一种面向飞行器电磁散射特征诊断的近场频域成像算法,在子孔径成像设置约束下,近似将斜距平面频谱按照水平面频谱处理;分析了该算法适用的条件,并围绕典型近场成像几何和飞行器尺寸生成仿真数据,在0.6～35 GHz范围内选择典型波段完成近场成像,良好的成像结果证实了理论分析与所提算法的正确性。     

面向无人驾驶的野外道路可通行区域检测

针对野外非结构化道路中存在的环境背景复杂、道路类型多变、没有清晰车道线、没有规则道路边界等难点,提出一种基于语义分割的可通行区域检测方法。对所选取的数据集进行处理,将数据集标注为可通行区域、难通行区域、不可通行区域、天空4种类型;应用双边语义分割网络Bisenet进行4种类型的分割;再应用C-均值聚类算法进行可通行区域部分的提取以及二次分割,进而实现更精细的可通行区域检测。通过验证,该方法具有良好的检测效果,平均交并比达到78%,高于传统的方法。在野外道路无人驾驶方面具有一定的实际应用价值。     

文本情报信息筛选与聚类的一种处理方法

目前大数据时代情况下的信息有文本、图像、语音和视频等多种形式,而且信息的容量非常大,怎样高效、正确地筛选、分类和处理、利用这些信息,为决策者提供指挥与控制的科学依据显得尤为重要。据此对文本情报信息提出了一种文本聚类的特征选择以及特征变换的方法,利用单词在文本中的出现次数的概率来选择参与聚类的单词,并且对单词出现概率模型定义了特征变换函数,提高了文本信息的筛选、分类和处理的精度,能快速、准确地提取所需要的情报信息提供给指挥与控制的决策者参考、使用。