基于空中目标态势和作战能力的威胁评估算法

对空中目标进行威胁评估和目标分配是阵地防空指挥中心的一项重要工作,威胁评估的准确性将对防空作战的结局产生重大的影响。提出了一种新的威胁评估算法,在综合考虑空中目标态势和作战能力的前提下,分析了影响目标威胁评估的几个因素,并结合装备的战斗性能建立各函数的威胁度隶属函数,求出目标威胁度和排序,最后给出软件流程。     

低成本SINS/GPS组合导航系统仿真

捷联惯导系统(SINS)由于受到自身传感器性能和惯性导航原理的影响,导航定位误差较大。随着GPS导航系统性能的不断完善以及GPS固有的一些不足之处,将SINS和GPS两者进行组合形成组合导航系统,以此来完成载体的导航任务成为目前的研究热点。针对一种适合于工程应用的低成本SINS/GPS组合导航系统进行了仿真研究,并对该组合导航系统建立了一种工程化的系统模型。利用自适应卡尔曼滤波器对系统误差进行估计,获得了良好的效果。通过仿真实验验证了所建立的系统模型能够满足组合导航系统的功能要求并具有良好的稳定性。     

实际通风管道噪声主动控制系统及其实现

采用反馈FXLMS自适应控制算法,用TI公司的TMS320C30芯片作为控制器,并用TI公司的AD7874和AD7245分别作为模数和数模转换器,组成实时的噪声主动控制系统.应用于实际的通风管路噪声主动控制,获得良好效果.     

基于蚁群算法的目标优化分配

在众多影响目标威胁度的因素中选取几个具有代表性的,组成目标威胁度指标体系,运用模糊优选理论,得出目标威胁度.将所得出的目标威胁度、火力单元杀伤概率以及约束条件作为综合指标,结合蚁群算法,得出基于蚁群算法的目标优化分配模型,并进行仿真实验.实验结果表明,该算法收敛速率快, 能够较好地反映各因素对目标分配的影响,为指挥员的决策提供帮助.     

不均匀光照下的虹膜定位算法研究

虹膜定位是虹膜识别中的基础性环节。针对经典虹膜定位算法易受光照影响且速度慢的问题,分析不均匀光照对虹膜定位的影响,提出最小二乘法粗定位与微积分算法精定位相结合的虹膜定位方法：首先利用形态学灰度运算处理虹膜图像,对处理图像阈值化后提取并修复瞳孔区域,利用最小二乘法对瞳孔区域下部边界点进行内边缘粗略拟合;然后根据外边缘点存在区域的灰度梯度确定虹膜外边缘点,利用最小二乘法进行外边缘粗略拟合;最后利用微积分算法精确定位虹膜内外边缘。以中国科学院虹膜库CASIA（version 2.0）1 200幅虹膜图像做实验,平均耗费时间为4.38 s,定位成功率为98.3%。与经典的Daugman算法和Hough变换算法相比,所提出的算法对不同光照条件下的虹膜图像能更准确、快速地定位。     

基于A*算法的四维实时航迹规划算法

飞行器在飞行过程中接到攻击时间敏感目标的指令时,时间因素必须被考虑,这时飞行器就要规划出四维航迹.利用A*算法的特点,将A*算法的估价函数解释为一个与时间相关的函数,通过比较规定到达时间与预测到达时间之间的差值,确定出将要优先扩展的节点,并通过航程调节和速度控制来减小时间误差.提出的四维航迹算法在算例中实现,实验结果表明飞行器可以按规定的时间到达目标.     

电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法

多路径Viterbi数据关联跟踪算法(MVDA)研究了运用动态规划的优化算法解决天波超视距雷达多路径数据关联问题,该算法是基于电离层状态已知稳定条件下的.提出一种电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法,该算法针对无法精确获得电离层状态时,量测模型中的电离层状态参数不确定导致雷达坐标系/地理坐标系之间的坐标变换存在的不确定时,在最大似然的意义下的回波、传播模式和航迹的三维数据关联.仿真表明:在电离层非稳定状态下MVUI提高了低检测概率时的跟踪性能,大大降低了失跟率,并提高了跟踪精度.     

编队防空火力兼容约束优化问题的COEA方法

针对编队协同防空作战中存在的武器之间的火力兼容约束问题,建立了多种武器火力兼容约束条件模型,通过将火力兼容约束条件转化为遗传进化算法中适应度值的惩罚因子,提出了一种用以解决带有火力兼容约束的WTA问题的改进约束优化进化算法,给出了算法的具体步骤,以多种软硬武器协同防空武器目标分配任务为情景设定,仿真实验结果表明,该算法能够有效解决协同作战WTA问题中存在的火力冲突约束问题。     

基于数据挖掘的分布式入侵检测算法

分析了入侵检测中应用数据挖掘技术的基本思想，提出了一种基于数据挖掘的分布式入侵检测算法，并对该算法进行了仿真实验。结果证明，该算法能从大量网络流量连接记录中，挖掘出不同类型的关联入侵规则。     

改进的图像分割遗传K-均值聚类算法

针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法.合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体鳊码相关的隶属矩阵可有效地减少运算时间.实验结果表明,改进后的遗传K-均值聚类算法是行之有效的.