电子战对地空导弹拦截行动影响分析

基于地空导弹(红方)对空中编队(蓝方)的拦截过程中的薄弱环节以及蓝方对红方实施的电子战措施的分析,对蓝方实施的电子战对红方拦截行动的影响进行了定量评估,得出蓝方突防概率与电子战综合作战效能之间的函数关系。仿真结果表明,对地空导弹拦截的每一环节都可以有效地实施电子战,削弱地空导弹的拦截能力。     

雷达网探测概率与分形的应用

针对雷达组网探测的特点,运用分形理论和自相似性理论探讨了雷达网探测概率的分布变化情况.采用了经典的正六边形布站方式,应用了分形维数来表示开机雷达的分布情况,比较了强弱两种不同的探测要求时,防区内探测概率随雷达开机概率的变化情况,得出了满足雷达网探测要求的最低雷达开机概率,阐明了防区内开机雷达的数量、分布方式与探测概率之间的关系.     

扇形搜索下反舰导弹末制导雷达检测性能分析*

反舰导弹末制导雷达在进行自动跟踪前,首先要在方位向和距离向上对目标搜索并进行检测。末制导雷达的检测性能与脉冲积累数目、信杂比和搜索方式密切相关。针对反舰导弹末制导雷达常用的扇形搜索方式,提出一种二项式积累OS-CFAR检测算法。该方法在一个方位搜索周期内对距离向回波进行非相参积累。仿真分析表明,与常规OS-CFAR算法相比,该检测算法提高了末制导雷达的检测性能。     

利用支持向量机的矢量跟踪通道故障检测算法

为了克服卫星导航矢量跟踪接收机中故障通道对其他正常通道的影响,提高矢量跟踪接收机的鲁棒性,提出一种利用支持向量机的通道故障检测算法,利用矢量跟踪接收机的导航滤波器的新息序列作为支持向量机的输入。支持向量机的输出为通道的状态,根据支持向量机的输出通道的状态来判断该通道是否纳入导航滤波器,用来跟踪滤波器状态值,这样能够有效地避免故障通道对导航结果的污染。仿真实验结果表明:该方法能准确地检测出有故障的通道,提高矢量跟踪环路的鲁棒性。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

多雷达观测信号融合检测算法

针对海上小目标检测问题提出了一种基于多雷达观测信号层融合的检测算法。该算法对各个雷达的观测值按采样时刻进行排序,然后根据对应时刻的脉冲信号进行高阶互累积量计算然后在相关域上积累进行似然比检测。仿真分析表明该算法与基于贝叶斯准则的分布式检测算法相比,具有较低的复杂度和低信噪比条件下较高的目标检测概率。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。     

舰载红外质心干扰效果在线评估方法研究北大核心

针对作战应用时电子对抗干扰效果的在线评估问题,以舰载红外质心干扰为例,提出基于我方干扰装备与被保护目标的实际状态和预期状态的差别进行评估。具体思路是综合考虑干扰弹发射延迟、哑弹数量、是否执行舰艇机动等作战使用因素对干扰成功概率的影响,结合舰载红外质心干扰的干扰成功概率理论模型,实现干扰效果的在线评估。仿真结果表明,新方法对干扰效果的评估更具有实际应用价值。     

静态初始条件下的歼击机中距攻防引导方法决策

在静态初始条件下,歼击机中距攻防引导方法的选择是一个定性与定量相结合的类别划分问题,因此,将粗糙集理论与概率神经网络相结合用于该问题的解决。首先,利用粗糙集理论实现专家知识约简、空战态势信息集压缩,得到最小决策信息集;其次,利用概率神经网络进行概率决策推理;最后,通过实例分析,结果表明决策推理正确,在不确定环境下仍然有效,提高了决策过程的自动化程度。