基于改进灰关联的雷达辐射源识别方法研究

针对灰关联法的局限性,提出了一种改进的灰关联分析法.该方法有效解决了灰关联法中的分辨系数、绝对差和权重的问题,提高了灰关联法的准确性.在此基础上,提出一种基于载频和改进灰关联法的新的雷达辐射源识别模型.经过仿真验证后,改进的灰关联法较传统的灰关联法更有效,建立的识别模型也能对雷达辐射源进行很好识别.     

氦原子1S, 3S, 1P, 3P态的电子关联计算

本文从二次量子化公式出发,选取广义Laguerre多项式乘以γ~lcxp(-alγ)作为单电子径向函数完全集,这里a_l是依赖于轨道角动量l的变分参数,用组态相互作用方法计算了氨原子~1S,~3S,~1P,~3P态的能量和波函数。当组态限于主量子数n≤4,计算的能量相对精度约为99.9%;当组态限于%≤6,能量相对精度约为99.99%;而Hartree Fock方法的能量相对精度约为99%,利用原子波函数计算了一些原子参数,其结果与其他作者的结果符合很好。     

多目标数据关联的多维Lagrangian松驰法

将多目标跟踪中的数据关联问题提成为一个离散最优化问题 ,并采用 L agrangian松驰算法来克服该问题面临的计算困难 ,这是目前多祯多目标测量数据关联研究发展的重要方向。首先将多祯多目标数据关联问题建立为一个带约束的多维分配问题 ;并在维数大于 2时 ,采用 L agrangian松驰算法来松驰约束条件 ,使问题降维为计算上可接受的二维分配问题。     

一种有源无源联合定位系统的航迹起始方法

为了解决雷达面临的四大威胁和无源定位系统定位精度偏低及被动工作的问题,多站有源无源联合定位系统正在成为研究热点。航迹起始是该系统对目标进行跟踪的首要问题。在航迹起始过程中,系统需要将有源观测点迹和无源观测点迹进行融合,其本质是异类源数据融合问题。分析了有源无源联合定位系统的航迹起始问题的特点,提出了一种针对有源无源联合定位系统的航迹起始方法。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于EKF算法的弹道导弹助推段跟踪建模与仿真

围绕弹道导弹助推段跟踪问题,分析了助推段反弹道导弹的基本作战过程,建立了弹道导弹助推段动力学模型,分别就单传感器/单弹道导弹和多传感器/多弹道导弹两种情况建立了基于EKF算法的弹道导弹助推段跟踪模型,并通过算例验证了模型和算法的有效性,可为助推段反弹道导弹建模与仿真提供一定的参考。     

相参辐射源安全诱偏反辐射导弹研究

相参诱偏技术,相对目前广泛采用的非相参诱偏技术,理论上可将反辐射导弹诱偏至导弹杀伤半径外的安全区域,具有一定的应用前景,其实现难点主要在于相位差的控制。通过两点源反辐射导弹诱偏模型,得出相参辐射源安全诱偏反辐射导弹所需要的相位差,提出利用交互多模-概率数据关联滤波估计的方法对反辐射导弹的位置进行滤波估计以减少相位差误差。仿真试验表明,该方法能有效提高定位精度,减少相位差误差。     

基于改进灰关联理论的目标类型识别模型研究

主要针对防空作战中对空袭目标类型识别需求,建立了一个基于变异系数法进行赋权的离散灰关联识别模型.该模型首先充分利用未知目标特征参数的变异程度,客观地对各指标进行赋权;其次对灰关联法进行改进,从置信距离出发用离散关联度更准确地描述两序列数据之间的关联程度,从而为目标识别提供更加可靠的辅助决策.实例分析表明,该模型方法简单,识别率高,具有很高的应用价值.     

关联网络中的级联失效模型与分析

网络之间的关联依赖关系能使某一网络内的级联失效扩散至其他网络,其本质是位于不同网络的关联节点之间基于功能依赖的相关失效.以两个关联的网络为对象,建立关联网络模型,提出了一种关联网络的级联失效模型.模型将关联网络中的级联失效分解为网络内级联失效和网络间级联失效,并采用了基于度的级联规模评价方法.利用模型研究了两个关联无标...     

无灰型柴油添加剂的灰模式关联决策

由于无灰型柴油添加剂不存在二次污染问题,将是节能降污柴油添加剂发展的趋势,但是无灰型添加剂的加入可能会改变燃油多项理化指标和发动机台架评定结果,采用灰模式关联决策在众多添加剂中确定最优无灰型添加剂是一种较为科学的方法.通过对含有无灰型柴油添加剂油样的各项理化指标测试、模拟评价测试和发动机台架试验结果进行灰模式关联决策,...     

基于灰色Verhulst优化模型的装备研制费用高精度预测

针对装备寿命周期费用中研制费用的高精度预测问题,提出了一种灰色Verhulst优化模型。首先提出了对灰色Verhulst模型参数进行优化的数学规划模型,然后介绍了应用模拟退火算法求解该Verhulst模型,最后结合实例对鱼雷研制费用进行了建模,并进行了模拟有效性比较与分析。理论分析和仿真计算结果均表明,所提优化模型具有更高的模拟和预测精度,且模拟序列与原始序列具有更大的灰色关联度。