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。     

用结构自适应前馈网络解算多目标导弹攻击区

多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。阐述了“多目标导弹攻击区”的概念 ,探索了其解算的技术途径 ,提出了“实时、高精度和低存储”的解算要求。根据上述技术要求 ,设计了基于网络灵敏度统计分析的多层前馈网络结构自适应算法 ,以用于训练合适规模的多层前馈网络逼近器。在此基础上 ,进行了系统仿真研究 ,研究的结果表明了该方案的应用前景。     

多传感器多目标定位与跟踪技术研究

针对炮兵打击目标的特性和获取目标信息所采用的侦察设施 ,研究了多传感器多目标定位和跟踪问题。在闭圆和聚类概念的基础上 ,提出了一种多传感器多目标融合算法 ,并给出了状态估计的最优解。仿真结果证明了这种算法的有效性。这一模型的物理实现正在进一步研究之中。     

交互式Pareto前沿可视化决策

针对现有高维多目标可视化技术不能有效显示决策偏好信息这一难题,提出一种基于径向轴图的交互式Pareto前沿可视化决策方法。进行标准化适应度函数处理,消除量纲差距;根据交互更新的轴向量矩阵建立最小二乘问题模型,通过Moore-Penrose广义逆矩阵方法求解投影点,从而获得Pareto前沿分布图。该方法能够有效显示目标各维度信息,直观呈现决策偏好,动态表现目标性能趋势。通过实验与传统可视化技术对比分析,验证了该方法的有效性和实用性。     

基于CSCW的机关业务协同办公系统协作多用户界面研究

简要阐述了研究CSCW系统协作多用户界面的必要性,介绍了协作多用户界面的基本概念,分析并评价了几种传统的协作多用户界面体系结构,最后以某机关业务协同办公系统的协作多用户界面的设计为例,提出了一种协同混合式体系结构及具体的实现。     

单机攻击多目标逻辑的遗传优化求解

攻击逻辑的优化决策对于机载多目标攻击武器系统具有重要意义。本文建立了单机多目标攻击逻辑的解算模型 ,提出了解算要求 ,给出了采用遗传算法求解多目标攻击逻辑的应用方案。在此基础上 ,采用该方案进行大量的试探性仿真研究 ,对仿真结果进行了分析 ,并选择了合适的遗传算法参数。文章最后阐述了用遗传算法求解多目标攻击逻辑问题的发展前景     

多传感器融合系统航迹号管理方法

多目标杂波环境下 ,多传感器探测形成的航迹之间呈现错综复杂的关系 ,多传感器系统融合中心航迹管理成了迫切需要解决的问题。在原有单航迹号分配方法的基础上 ,提出多航迹号分配方法 ,并扩展到立体图航迹号管理方法。尤其是航迹号立体图的引入 ,为航迹管理提供了一个新的思路。