基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

多目标数据关联的神经网络方法

数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。     

空间信息获取系统建模与分析*

分析了空间信息获取系统概念和运作过程，建立了空间信息获取系统的SysML模型以及赋时CPN模型：通过CPNTools状态空间分析工具，验证了空间信息获取系统的逻辑性；运用CPNTools对模型进行仿真，依据仿真数据分析了空间信息获取系统的性能，并给出了空间信息获取系统的改进建议。     

基于能力的指挥信息系统需求获取方法

一体化联合作战是信息化条件下的新的作战形式,为满足一体化联合作战的需要,作战能力与联合作战概念的结合已成为大势所趋.目前国内常用的指挥信息系统需求获取方法缺乏顶层作战概念和目标的指导,没有考虑联合作战的要求.通过分析,将指挥信息系统需求划分为作战需求、用户需求和系统需求3个层次,总结了指挥信息系统在一体化联合作战的要求下应当具备的能力,参考美军JCIDS系统方法和流程,提出了基于能力的指挥信息系统需求获取方法.     

基于Teager能量算子的解调方法

为实现调制信号瞬时幅值和瞬时频率的分离检测，研究了Elilbert变换解凋方法和Teager能量算子解调方法，给出了详细算法和应用注意事项。利用仿真信号对两种解调方法进行了对比分析，结果表明：Teager能量算子解调方法解调效果较好，町红机械振动信号的解调分析中广泛采用。     

Kriging与改进一次二阶矩融合的可靠性分析方法

针对结构可靠性分析问题,提出了Kriging与改进一次二阶矩方法相融合的分析方法。传统的改进一次二阶矩需要计算结构功能函数的梯度信息,在处理包含有限元模型的隐式极限状态问题时会比较困难。该方法将Kriging代理模型与改进一次二阶矩迭代有效而充分地结合,借助Kriging方法提供功能函数的梯度信息,以解决隐式极限状态函数的求导难题,提高分析效率。通过数值与工程算例验证了所提方法的可行性和高效性。