面向结构洞的指挥控制网络关键节点识别方法

针对目前指挥控制网络关键节点识别方法利用局部信息识别精度低、利用全局信息识别复杂度高的问题,提出了一种面向结构洞的指挥控制网络关键节点识别方法,该方法综合考虑了指挥控制网络结构特征和全局拓扑信息,引入了层级流介数的概念用以计算网络的约束系数。实验分析表明,该方法提高了关键节点识别精度,降低了算法复杂度,更加适用于指挥控制网络关键节点识别的需要。     

新的IFF系统及其信号检测方法

介绍了一种新型敌我识别系统Mode 5 IFF,并分析了该系统的特点及信号产生流程。通过分析Mode 5 IFF系统询问及应答信号格式,提出了基于同步脉冲相关的Mode 5 IFF信号检测方法,该方法根据Mode 5 IFF信号同步脉冲数据一致性的特点,利用同步脉冲信号与所接收到的中频信号进行相关,取相关峰值达到Mode 5 IFF信号检测的目的。最后分析了该方法在"混扰"和低信噪比条件下的信号检测效果,验证了该方法的有效性。     

基于改进遗传算法的结构损伤识别

结构损伤识别问题在数学上可以转化为一种带约束的目标函数优化求解。将基于混沌系统的优化理论和免疫系统的基本机制提出的自适应免疫遗传算法用于结构损伤识别,研究其有效性和可行性。通过平面框架单元损伤识别算例分析,表明该方法是实用可行的。     

基于D-S证据理论的技术成熟度评估关键技术识别方法研究

针对技术成熟度评估中识别关键技术这一多属性群决策问题,提出了采用证据理论的一种新方法,解决了由于专家意见具有发散性和冲突性而导致的意见难以合成的问题．通过引入和分析不确定度的概念和含义,给出新的不确定度的计算方法,有效地解决了评价中的证据冲突问题．最后通过一个算例给出了应用的步骤和方法．     

碳氢化合物的红外光谱识别

碳氢化合物红外光谱特征吸收主要为甲基、亚甲基等结构基团的振动吸收,特征性不强,但C—C主链红外光谱振动吸收能表达不同碳氢化合物的分子结构特征。应用碳氢化合物红外光谱指纹区谱图形貌特征,建立了根据C—C主链红外光谱识别碳氢化合物的方法。研究结果表明,采用指纹区提供的特征信息能够实现对不同结构碳氢化合物的识别,准确率高达99%,优于采用碳氢化合物甲基、亚甲基等结构基团的红外光谱振动吸收信息获得的识别结果。     

TBM模型的目标综合识别算法

利用电子支援措施(ESM)和光学成像传感器等不同类型传感器进行目标综合识别,是现代综合电子战中的一个重要研究课题。TBM是D-S证据理论的一个扩展模型,它研究了D-S证据理论的动态部分,从数据融合的角度来看,它是一种层次化的递进模型,尤其适用于需要逐层进行数据、特征或决策级融合的融合系统。提出了一种基于TBM模型的异类传感器目标综合识别算法,充分利用了电子侦察和光学成像侦察提供的独立、互补的信息,获得了对目标的有效识别。仿真结果证明了这种算法的有效性。     

基于串联模型框架的目标威胁评估

针对防空武器系统防空作战特点,在对目标威胁程度影响因素分析的基础之上,运用模糊理论和多模型理论探索目标威胁评估问题。设计了一种基于串联模型框架的目标威胁评估方法,该方法采用3个基本模型,基于串联系统思想,经模糊推理融合,得到空中来袭目标的威胁程度。该评估方法层次分明、直观有效,能够较好地满足海上对空防御作战中对目标威胁评估的需要,为舰指挥员决策和防空武器系统火力分配提供一定的依据。     

传感器与综合火控系统组网的协同作战能力系统

协同作战能力(CEC)系统是美国海军最早使用的与传感器和武器系统组合的网络中心战系统之一.简要介绍了CEC的发展背景,较系统地阐述了传感器组网和综合火控的概念.同时还介绍了CEC系统的配置和复合识别能力,指出CEC用作联合传感器网络基础的可能性.最后,展望了未来先进的传感器网络,并指出了在CEC中发挥网络优势必须解决的两个难题.     

多目标跟踪系统测量结果识别算法分析

首先针对多目标自动跟踪问题,对测量结果的两种识别方法和判定规则进行了讨论,给出了目标状态模型、参数模型和探测模型,并对这些模型进行了评估,在此基础上重点分析了多目标自动跟踪状态下基于状态模型参数识别测量结果的算法。最后指出了这种算法的优缺点。     

基于证据理论的多传感器目标识别

为了解决证据理论在具体应用中存在的问题,对Dempster组合规则思想进行了具体的分析,讨论了该组合规则存在的问题及现行的一些改进措施;针对空中目标识别问题,提出了综合运用各种改进思想的融合方法,并给出了识别过程的流程图。