用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。     

对几种预警探测方式问题研究

随着高科技武器装备在战争中的使用,预警探测问题也越来越重要,如何更好地运用预警探测装备已经成为预警探测能力的“瓶颈”。结合实际,对几种装备的预警探测问题进行了分析,研究了舰载直升机、雷达哨舰及侦察机等预警探测设备的战术运用,最后给出了这几种预警探测装备的合理战术运用方法。     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

基于实际案例的导弹装备战斗损伤评估

指出了基于实际案例的通用导弹装备战斗损伤评估内容及特点,提出了战斗损伤评估的量化标准,定义了战损率的概念;采用向量夹角余弦方法综合出了导弹装备各级组件的战损率及车辆的战损量化值,并通过实例证明了该方法具有所需信息量小、主客观综合性强、评估方法易于仿真实现等优点.     

线导+尾流自导鱼雷射击阵位优化研究

在目标运动要素未知的条件下,方位导引法是线导鱼雷常用的导引方法,尾流自导鱼雷的制导技术要求鱼雷必须满足一定的角度进入目标尾流,才能发现尾流并跟踪击毁目标.线导如何导引鱼雷满足进入尾流角的要求,是急需研究的问题.通过分析和仿真得出鱼雷满足进入尾流角要求时本艇阵位与目标速度和舷角之间的关系,并从技术角度对其射击阵位进行了优化分析及仿真,对线导 尾流自导鱼雷的作战使用具有一定的指导意义.     

基于生物视觉原理的图像结构信息变化检测方法

为克服多时相遥感图像变化检测中照度差异和配准误差的影响,采用边缘结构信息进行变化检测。利用多方向Gabor函数从图像梯度强度图中提取边缘结构信息,称之为边缘标记(Edge Tag,ET),通过比较多时相遥感图像中ET的互相关系数实现变化检测。为减小差异较小的边缘对检测结果的影响,在相关系数的计算中引入抑制因子。仿真图像和真实图像的实验结果表明,该方法能克服图像照度差异和配准误差对变化检测的影响,取得了较好的检测效果。     

复杂背景下机载雷达目标探测的模型分析

考虑机载雷达目标探测受到复杂环境因素的影响,建立复杂背景条件下机载雷达目标探测的系统模型.利用此模型提出一个机载雷达目标探测的效能指标.在效能仿真的基础上,给出复杂背景条件下诸要素对机载雷达目标探测的定量影响.仿真结果表明了该模型的正确性和有效性.     

舰载雷达中频信号仿真设计与实现

为满足舰载传感器或武器系统论证、设计、试验、评估、训练等全生命周期的应用,对新型舰载警戒探测与跟踪雷达中频信号模拟器的系统体系和组成进行了探讨,介绍了系统的功能和技术指标,重点研究了软件无线电在雷达中频信号模拟中的应用、雷达电磁环境和目标回波仿真等一些关键技术,包括目标航迹模拟、目标回波模拟、杂波信号模拟、雷达接收天线仿真、雷达天线方向图仿真等.采用软件无线电技术和软硬件相结合的方法较逼真地实现了海战场复杂电磁环境下雷达中频信号的模拟.     

一种多级式带反馈的混合系统检测融合算法

为提高分布式检测系统的性能,提出了一种多级式带反馈的混合检测系统结构,系统第一级检测采用并行结构,第二级检测采取带反馈的串行结构。根据此系统结构,分析了在N-P准则下,各局部融合中心的融合规则和门限的确定,仿真结果表明,系统的检测性有明显改善。