多基地多目标无人机协同任务规划算法研究

在多基地多目标多无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)的协同任务规划这类约束条件众多、复杂且耦合的多目标优化与决策问题中,利用传统的粒子群优化算法在寻优时容易陷入局部最优,为此,提出了一种基于模拟退火的混合粒子群算法.基于攻打任务背景,综合考虑无人机的物理性能约束,搭建航迹长度最小适应度函...     

基于局部双参数估计的SAR图像CFAR目标检测技术

提出了在背景杂波呈现Weibull分布条件下的SAR图像恒虚警目标检测方法.从统计分析观点,推导了基于局部窗口的Weibull分布参数估计和自适应CFAR目标检测阈值的计算公式;对检测后的图像进行形态滤波处理以消除检测中的虚假目标;最后提出了应适当选择恒虚警率.仿真结果表明该方法的有效性.     

一种基于PDA滤波的多传感器管理算法

由于传感器资源或计算资源的限制,监视系统在跟踪多目标时通常不能同时为每个目标分配所有的传感器.因此,希望在满足目标跟踪性能的前提下尽可能使用较少的传感器.针对PDAF目标跟踪算法的特点,选用目标状态估计协方差的期望作为性能度量,提出了一种基于协方差控制的传感器算法.该算法通过为每个目标选择恰当的传感器组合来实现多传感器对多目标的分配.     

一种基于粒子滤波的水下地形匹配算法研究

引入了剩余重采样的概念,通过权值分类和剩余权值重采样两个步骤完成粒子的复制,提高了运算速度.使用三次样条插值的方法对深度数据进行插值,构建了湖泊水下数字高程模型.通过仿真证明了该算法的可行性,并分析了匹配误差与水下地形的关系.     

基于粒子群优化的蚁群算法在战场电磁频率分配中的应用

为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰，提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容，并以干扰度最低为目标函数，使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数，作为粒子群位置和速度参数进行初始化，将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素，利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。     

一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法

基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。     

UKF在反辐射无人机抗目标雷达关机中的应用

基于捷联惯导/反辐射导引头组合抗目标雷达关机制导方案,研究了UKF方法在对目标雷达被动定位中的应用.针对反辐射导引头测角存在非线性特性的特点,提出了一种基于扩展状态变量维数的方法同时实现目标状态估计和导引头非线性特性补偿.仿真结果表明,UKF方法与传统的EKF方法相比具有更高的定位精度.     

基于高阶曲面拟合的边缘检测算法研究

图像的边缘检测是图像分析领域十分重要的基础,在工程应用中占有很重要的地位.提出了一种基于高阶曲面拟合的边缘检测算法.算法首先利用自适应滤波对图像进行了去噪处理,接着通过曲面拟合获取图像的梯度信息,最后用统计方法进行了阈值选取.实验证明该算法得到的边缘图像相对简单,边缘点较少,有利于识别,同时该检测算法也为后续的图像分析、图像理解打下了良好的基础.     

脉冲修正弹控制参数粒子群优化算法

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标的函数。在风干扰条件下,提出以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高修正参数优化收敛速度。仿真结果表明:该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供一种优化设计思路。     

密集杂波环境下用于多目标跟踪的改进PDA算法

概率数据关联(PDA)算法在密集波环境下跟踪单目标时具有良好的效果,但当跟踪多目标时,由于未能考虑相邻目标间的相互影响,因此效果不佳,针对PDA算法的不足,基于多目标跟踪中相邻目标间相互影响的特点,提出了一种新的改进概率数据关联(NIPDA)算法.新算法引入量测J属于目标t的概率Bjtk,并用其对关联概率进行修正,从而在计算互联概率时考虑了相邻目标间的影响.仿真结果表明,新算法在计算量与PDA算法相近的情况,提高了目标跟踪成功率.