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.     

基于贝叶斯网络的反舰导弹身份识别

为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题,提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器,分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试,比较了它们各自的分类性能。实验结果表明,朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低,但它简单有效,稳健性比其它分类器都好,可用于反舰导弹身份的实时识别。     

CPN在导航装备维修保障效能中的应用

有色Petri网(CPN)作为目前离散动态系统建模中最活跃的建模工具之一,不仅有充分的模拟能力和丰富的分析方法,还便于使用和理解.首先介绍了有色Petri网的一些基本知识,然后运用有色Petri网的建模理论对导航装备维修保障系统进行了描述和建模,并运用Design/CPN对具体实例进行了仿真实现,其维修保障效能结论证明了建模思想的可行性.     

一种新型动态贝叶斯网络及其在威胁评估中的应用

针对利用基本贝叶斯网络进行威胁评估时的不足,提出利用变结构区间概率动态贝叶斯网络(VSIP-DBN)进行威胁评估。对所提出的VSIP-DBN给出了其推理算法。在充分考虑目标的空战态势及空战能力下,建立了威胁评估的VSIP-DBN模型。将观测到的数据利用VSIP-DBN推理算法进行推理,推理结果就是目标的威胁等级。以往的威胁评估需要精确获得目标的模型参数和观测数据,通过仿真对比分析,利用VSIP-DBN建立的威胁评估模型不需要精确给出模型参数,即使出现观测数据的误差,仍能准确评估出目标的威胁程度。     

星载AIS检测概率建模与仿真分析

针对现有星载AIS检测概率低的问题,对星载AIS接收信号冲突和检测概率进行了研究和论证,并对影响检测概率的诸多因素进行了分析。分析了星载AIS与地面AIS的差异性,指出了星载AIS面临的新挑战。重点对星载AIS信号多网冲突问题进行了研究,建立了一种基于船舶分布密度函数的星载AIS检测概率模型。通过分析时隙冲突、船舶动态、轨道高度、天线类型和B类AIS船舶等因素对系统检测概率的影响,为工程设计和性能评估提供了一定参考依据。     

基于分层贝叶斯网络的反潜编队对潜威胁估计

应用贝叶斯网络模型进行威胁估计是当前研究的热点和难点。提出了应用分层贝叶斯网络模型构建威胁估计网络,用于估计反潜编队对潜威胁等级。首先,对分层贝叶斯网络模型进行了简要的阐述,并对利用该模型进行威胁估计的可行性进行了分析。其次,分析了反潜编队对潜威胁产生的原因和机理,在此基础上,构建了威胁估计网络。最后,通过算例仿真验证了威胁估计网络的有效性。     

基于Multi-Agent敏捷卫星动态任务规划问题

在分析敏捷卫星的特点和卫星多用户需求的基础上,针对敏捷卫星任务规划问题,基于Multi-Agent理论构建了任务分配模型;针对敏捷卫星任务规划初始方案调度中卫星资源失效的情况给出了敏捷卫星动态任务重调度模型;在此基础上,提出了基于诚信机制的可解约合同网任务分配方法,设计了招投标机制、可解约合同网协议以及招投标、评标策略;以敏捷卫星任务规划调度问题为例通过实验获得了满意的结果,表明了模型的合理性以及算法的有效性。     

黄页服务的合同网在编队武器目标分配中的应用

海上舰艇编队协同作战面临的环境日益复杂,其武器目标分配呈现出了多智能体系统的涌现性、协同性和动态性.将编队武器目标分配问题转化成多智能体系统来研究,根据黄页概念建立了编队武器智能体的黄页服务,运用基于黄页服务的合同网协议实现了编队范围内的武器目标分布式分配.     

本刊加入“中国学术期刊网”、“万方数据”、“维普全文数据库”的声明

<正>为了实现科技期刊编辑、出版、发行工作的电子化。推进科技信息交流的网络化进程,我刊现已加入"中国学术期刊网"、"万方数据——数字化刊群"和重庆"维普全文数据库"。     

模糊推理在软件维护性评估和预测中的应用

摘要：在基于活动的质量模型维护性分析方法基础上,对贝叶斯方法进行了扩展,将模糊推理技术与现有的贝叶斯方法进行比较,开发了一个基于模糊推理的系统来对软件维护性进行量化评估和预测,描述了模糊技术在维护性评估和预测准确度方面的优势．