双站协同侦察雷达信号分选新方法

针对复杂信号环境下雷达对抗情报侦察面临的信号分选问题,提出一种基于双站协同侦察的雷达信号分选新方法。根据不同位置雷达的脉冲信号到达两个侦察接收站的时间差不同进行信号分选。在满足误差的要求下,求解该方法的分选模糊区域,分析分选性能。调整布站,优化分选性能,提高分选准确性。理论分析和计算机仿真表明,该方法可以较好地解决制约雷达对抗情报获取中的信号分选瓶颈难题。     

Rényi信息增量和协方差联合控制的多传感器管理算法

针对目标跟踪中雷达组网场景下多传感器管理问题,结合Rényi信息增量和协方差两种算法各自特性,利用并行处理的思想提出了一种基于Rényi信息增量和协方差联合控制的传感器管理算法。在具体仿真设计环节,分为传感器跟踪能力大于目标数和传感器跟踪能力小于目标数两种场景。仿真结果表明该算法在单目标匀速、多目标匀加速等多数场景下能够对目标进行有效跟踪,同时降低了传感器的切换频率,具有更好的实时性。     

三机协同无源时差定位最优编队构型分析

针对未来空战中航空集群协同无源时差定位编队构型确定问题,提出了一种确定三机协同无源时差定位最优编队构型的方法。分析了确定集群编队构型的基本原理;归纳了4个三机编队构型决定因素:主辅机相对位置、基线夹角、基线距离以及主辅机高度差;将定位区域范围和定位距离作为衡量集群无源定位编队构型优劣的指标,并进行了仿真计算。仿真结果表明:在火控引导阶段,当采用主机在后、辅机在前,基线夹角为150°,基线距离为60 km~80 km,主机与目标同高度且主辅机之间高度差为±(1-2)km的编队构型时,三机协同无源时差定位编队构型为最优。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

机动目标的航空集群协同探测策略

航空集群协同探测问题,是集群作战研究的重要内容,其中对隐身目标在不同机动,不同极化方式下的集群动态RCS研究是重点和难点问题。在双基地雷达建模和坐标转换的前提下,对隐身目标的两种典型机动——匀加速机动和匀速转弯机动进行建模,在HH、VV两种极化方式下,运用线性插值法对动态RCS进行时序分析。仿真结果表明,两种机动模型下,随着时间变化,动态RCS起伏波动较大,在匀加速运动模型下,HH、VV极化所引起的RCS差异性较大,匀速转弯模型下,不同极化方式带来的影响较小。     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

基于组合赋权法的联合作战协同效能评估指标

针对联合作战协同效能评估指标体系不够科学和权重计算方法比较单一的问题,立足联合作战协同的本质特性和作战协同效能评估尺度,通过维度映射构建了包括整体性、精确性、时效性、灵活性和稳定性等5个一级指标、作战行动有序性、力量优势互补程度等10个二级指标的联合作战协同效能评估指标体系。通过构建离差最小组合赋权模型给出了主客观赋权合成的方法,并结合指标体系权重计算验证了方法可行性。     

加快推进国防科技协同创新的几点思考

国防科技协同创新是国防科技进步的有效手段.必须把国防科技协同创新纳入国家科技创新体系之中,以提高国防科技自主创新能力为主线,以促进科学技术与国防和军队建设紧密结合为重点,积极探索国防科技协同创新的实践途径,努力提高国防科技自主创新能力.     

模块化动态拆卸序列生成研究北大核心

为解决维修保障仿真过程中动态生成拆卸序列的问题,基于装备外场可更换单元,采用模块化的思想,建立了层次化模块化的装备拆卸模型,并利用约束矩阵生成各层的拆卸序列,将各层的拆卸序列进行整合,生成目标部件的拆卸序列,并利用"Microsoft Visual Studio"软件编写拆卸序列生成程序。并以一个实例从原理实现和软件实现2个方面对拆卸序列生成方法进行验证,结果均验证通过,证明了方法的可靠性和有效性,为拆卸序列生成问题提供了解决方法,也为装备维修仿真过程中的行为协同研究提供依据。     

对未知复杂体制雷达信号融合处理算法北大核心

针对算法对缺乏数据库的未知复杂体制雷达信号不能有效的进行融合处理的问题,提出了一种对未知复杂体制雷达信号融合处理算法。该算法首先进行实时建库,然后计算各参数的相似度,再利用D-S证据理论依次对信号各参数相似度和对各信号进行多层融合处理,最后合并完善信号。仿真实验表明该算法可较好对未知复杂体制雷达信号实现融合,处理有效率高,在大样本个数能保持稳定的处理有效率,且耗时较少。