低分辨雷达基于波形特征的飞机架次判别方法

通过分析低分辨雷达飞机目标回波波形,提取出低分辨雷达飞机目标架次可资分类的特征参数作为飞机目标架次判别的特征向量。最后,采用模糊极大极小神经网络作为分类器,在低分辨雷达目标识别样机系统对机群目标进行分类识别试验中,验证了所提取特征的有效性。     

坦克会战中动态武器—目标分配问题求解方法

动态武器-目标分配(DWTA)是坦克会战中取得战斗胜利的关键.建立了坦克战中DWTA模型,并提出了它的一种简单求解方法.实验结果表明求解方法是有效的.     

对数正态分布加速因子的Bayes估计

基于对数正态分布形式以及分布对数标准差不变的条件,运用Bayes方法对对数正态分布加速寿命试验条件下的加速因子进行分析。首先基于全寿命试验数据和随机变量函数分布的理论推导出加速因子的先验分布;然后由Bayes公式结合少量的现场截尾试验数据,得出加速因子的Bayes估计模型;最后给出实例进行说明。     

用不确定逼真度声传播模型的纯方位目标运动分析

当典型的纯方位目标运动分析(TMA)问题的方位量测用所接收的信噪比(SNR)量测增广时,就产生增广的纯方位目标运动分析。假定给定组合声传播和传感器(CAPS)性能预测模型,它确定SNR量测的条件密度;而CAPS模型和现实之间可能存在着不合谐。本文用实验极大后验(EMAP)法对目标参数估计提出增广纯方位目标运动分析问题的新的“缺漏数据”的公式表述,并证明其提供了一种自然而简单明了的方法以减缓CAPS模型的失谐。EMAP方法导致对解增广纯方位目标运动分析问题和经典(非增广)纯方位目标运动分析问题的迭代再加权线性最小二乘算法。     

威胁特征描述

本文概述了针对陆上和海上目标的飞机任务;根据武器投射廓线飞机终端操作;空地导弹的特征以及地地导弹的特征.接着介绍了可观察性、机动性和脆弱性.可观察性非常重要因为我们不能向看不到的目标射击.威胁的机动能力能降低防空功能,如跟踪、预测和导引.脆弱性是指对由炮弹、碎片和爆炸所造成的结构伤害的敏感性的量度.防空系统用于保护陆地上和海上资源免受来自空中的攻击.这些攻击涉及坦克、卡车、道路、机场、部队、工厂以及舰船上运输和装载的军械,简言之,包括任何有助于增加武装部队继续冲突能力的因素.防空威胁包括有人驾驶飞机、空地导弹和地地导弹.威胁特征描述是确定和量化任务的大致轮廓、可观察性、机动性和脆弱性的过程.防空系统分析的目的是预测系统的效能.有几种效能度量,但它们都回殊途同归,即阻止威胁完成其使命或任务.     

运用虚拟环境进行潜艇总值班军官训练——训练系统能力评估

近年来,虚拟现实(VR),常常又叫做虚拟环境(VE),受到了训练开发者们相当大的关注.训练开发者们开始认识到VR作为一种灵活有效的训练媒介所具有的潜力.验证VR系统有效性的首选方法就是水面航行潜艇甲板军官(OOD)的操艇训练.潜艇OOD操艇训练虚拟环境(VESUB)项目研究、演示和评价基于虚拟现实的OOD训练系统的训练潜力.本文叙述VESUB技术演示的训练有效性评估(TEE)中,VESUB训练仪提供的训练的有效性.按被分为7个技能类别的15个操艇变量搜集数据.结果清晰表明,VESUB系统有足够的能力为潜艇操艇知之甚少的新兵提供训练,也能为有经验的合格OOD提供进修训练.对15个性能指标中的11个,演示了有意义的学习过程.TEE的结果雄辩地表明,VR技术能够为不同经验的人员提供操艇技能的有效训练.     

雷达目标回波信号的混沌、多重分形分析与识别

本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理，从混沌、分形动力学角度来揭示和刻划复杂目标散射机理，为进行有效信号处理和可靠目标识别寻找新的理论和技术实现方法。文中统计了五种飞机目标回波信号的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数分布情况，并计算了其多重分形维数，然后在此基础上，进行了目标识别的实验，获得了较高识别率。本文的研究表明，混沌、多重分形理论在目标特性及识别的研究中具有良好的应用前景。     

快速JPDA算法的递归和并行实现

本文从联合关联事件的构造出发，讨论关联假设事件的分层构造，以达到降低计算量的目的。这里的层次可从０取到Ｌ，０层表示没有任何目标能够跟当前的观测数据关联，Ｌ层表示共有Ｌ个目标可以跟当前扫描得到的观测数据相关联。本文的关联事件的构造中，各层次的搜索具有递归性并可以独立进行，因而可以并行实现。文中还将本文的方法跟有关文献作了比较，并且给出相应的计算机仿真实验及其结果。     

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

就如何检测复杂背景下低信噪比的运动小目标展开讨论,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,接着采用邻域判决的方法实现运动目标的进一步分离,最后用图像流分析法进行目标的最终检测。实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠的检测     

Bayes 试验分析中验前分布的表示

结合武器系统试验鉴定中的问题，研究Ｂａｙｅｓ方法运用中的验前信息表示问题。文中运用自助（Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）方法和随机加权法确定验前分布。对于多种信息源之下的验前信息，给出了验前分布的融合估计。对当前工程实践中常用的方法及存在的问题，提出了看法和处置方法。