防空导弹对目标拦截的模糊二元对比排序

确定对空袭兵器的拦截次序是防空导弹火力分配的重要内容.定性分析和定量计算相结合,利用模糊数学中的模糊二元对比排序法确定防空导弹对多个目标拦截的优先次序,先对模型进行描述,给出模糊相似关系矩阵及相应的计算方法,再以4种空袭兵器为作战对象,运用模型进行计算,得出直观的目标拦截排序结果,变模糊的、复杂的问题为直观的结论.为指挥员科学分配防空火力,最大限度地发挥防空导弹的制空效能奠定基础.     

几种机动目标运动模型的跟踪性能对比

机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一.在分析Singer模型、"当前"统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果.     

舰炮武器系统对大目标跟踪精度评估修正方法

随着技术的发展,舰炮武器系统的精度水平越来越高.在真实目标环境下一些影响系统精度评估的因素必须加以考虑,将具有相当外形尺度的目标作为点目标考虑势必带来系统精度评估的误差.针对大尺度目标,在目标坐标系下建立了目标外形尺度模型.利用目标坐标系和瞄准线坐标系之间的坐标变换,得到目标外形尺度在瞄准线法面上的描述,据此提出了一种大目标瞄准精度评估修正的计算方法.     

UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.     

解析美国大学TESL硕士培养的主要课程与设置理据——以曼卡托明尼苏达州立大学为例

把英语作为第二语言的教学是20世纪60年代在美国兴起并逐步走向独立的科目,它在综合相关专业的同时正在朝专业化方向发展。近年来其硕士层面的教育为全球培养了大量合格的中小学英语教师,取得了较好的成绩。本文以曼卡托明尼苏达州立大学英语系为例,并结合笔者在该系攻读TESL硕士学位时的经历,解析其主要课程及设置理据。     

被动免疫算法在模拟电路故障诊断中的应用研究

基于生物免疫系统的信息处理机理,介绍了被动免疫算法的实现过程,并将其应用到某装备电路板的故障诊断之中。该算法具有边检测边学习的动态调整功能,仿真和实验实例表明,该算法适合于电路板的故障诊断,有较高的故障诊断率。     

基于支持向量机的彩色图像恢复新方法

引起图像退化的因素众多,因而难以用一个统一的方法来进行恢复处理。鉴于图像的像素和各颜色分量通道间本质上存在某种相关性,以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有较好地解决小样本、非线性、高维数问题的能力,提出了一种新的空域图像恢复方法,并通过对来自于待处理图像本身的训练样本的学习,构造自适应的回归插值函数;然后基于该函数对图像作有选择的修改,从而达到图像恢复的目的。实验表明,该方法是有效的,并且具有较好的泛化性能。     

一种改进的小波软阈值去噪方法性能分析

分别利用软阈值函数和修正软阈值函数对局部放电仿真信号进行小波去噪分析。仿真结果表明,修正软阈值函数在优于传统软阈值函数去噪性能的基础上,更具有灵活性,仅通过调节函数的可变参数,就可以获得具有最大信噪比和最小均方误差的去噪信号。     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析*

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。