一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

基于组合权重的目标识别系统威胁评估

现代信息战场中,对敌方的目标识别系统进行有效干扰,是增强我方、打击敌方的有效手段。对敌方的目标识别系统进行有效的威胁评估,有助于指挥员的决策以及对干扰资源的优化配置。借鉴空中目标威胁评估常用方法,提出对敌方目标的敌我属性识别系统进行威胁评估的方法。首先选择合理的威胁评估指标,然后对指标数据进行规范化处理,利用信息熵法求解威胁评估的客观权重与改进的层次分析法求解出的主观权重加权得到组合权重,运用灰关联分析法进行威胁评估和排序,最后用实例验证方法的有效性和合理性。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

基于改进粒子群算法的装备维修资源优化问题研究

通过对粒子群算法的分析,针对其易过早收敛的不足,将遗传算法的变异操作引入其中,并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模型的基础上,结合实例运用改进的粒子群算法和模拟退火遗传算法进行了仿真,结果表明,该算法具有更好的收敛性。     

一种基于神经网络调整权值的雷达信号识别法

研究了一种基于神经网络训练修改权值的加权M距离法用于雷达信号的识别,通过仿真试验验证了此法的正确性和有效性,并对试验结果进行了分析和讨论。     

引入权重因子的证据合成方法

D-S理论是一种有效的不确定性推理方法,但在证据完全冲突或冲突较大时,D-S证据合成公式失效.Yager等学者对此作了改进,但是改进后合成公式又存在着新的问题.考虑到证据在合成过程中的重要程度不同,将权重因子引入到合成公式中,通过权重因子的作用和冲突概率的重新分配,提出了引入权重因子的D-S证据合成方法,新的合成公式提高了证据合成的可靠性和合理性,可得到更为理想的合成结果.     

浅析炮车比

本文以坦克发射时车体的角振幅和乘员所受加速度不超过一定值为基础,推导了炮车比极限值的理论公式;并对影响炮车比极值的因素进行了分析,最后,以59式坦克为例得出炮车比不超过1.71,该结论具有普遍意义.     

基于改进模糊综合评判法的告警器能力评估

针对模糊综合评判法在告警器评估时的有效评估问题,对评估过程的指标赋权、隶属度、信息集合算子进行了研究,提出了一种改进的适合告警器的模糊综合评判方法。该方法根据最小二乘原理和离差函数,把目标规划方法应用到组合赋权之中,充分考虑了权重的主客观因素;建立了基于隶属云的评估模型,用隶属云代替隶属函数,保留了隶属度的随机特性;提出了将密度加权平均(Density Weighted Average,DWA)算子用到信息集结中,充分利用了所有的评估信息。通过对某型机载雷达告警器的有效评估,表明了该方法的合理性。     

基于模糊物元分析法的坦克作战效能评估

鉴于坦克作战效能评估中客观存在的不确定性和模糊性,提出了基于改进模糊物元分析方法的坦克作战效能评估模型。该模型在构建坦克作战效能评估指标体系基础上,将层次分析法和熵权法计算出的权重有机组合实现综合赋权,并据此建立坦克作战效能的模糊物元分析评估模型。实例分析表明,所提出的模型便于理解,易于实现,兼顾了主客观因素的影响,评估结果总体反映了坦克作战效能的真实水平,也为其他装甲武器作战效能的科学评估提供新思路。     

基于级联失效的节点重要度评估及网络脆弱性分析*

本文提出了一种基于节点状态演化级联失效模型的节点重要度评估和网络脆弱性分析方法。故障传递演化的内在机理是基础复杂网络变得脆弱的根源,论文首先在负载网络级联失效模型的基础上,提出了一种能够实时跟踪节点负载状态,继而根据节点状态来重分配节点负载的重分配模型,其次提出了基于节点状态演化的节点重要性评估和网络结构脆弱性分析方法,通过脆弱性分析结果找出网络的健壮性参数,并对此节点重要性评估方法进行失效效果分析。最后,通过仿真实验验证方法的有效性。