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31.
本文应用了柯洛波夫数论网格方法,较好地解决了三级误差条件下高精度计算命中概率指标 P_(Lm)的问题。本文还详细给出了计算 P_(Lm)的方法、步骤和实例。  相似文献   
32.
纯方位目标跟踪和攻击的己艇机动策略   总被引:1,自引:0,他引:1  
纯方位目标跟踪效果同己艇的机动有关。本文按照极大化跟踪系统的可观测程度的准则对己艇机动进行了优化,得出了有利于跟踪的优化机动策略。在此基础上,进一步考虑了对目标进行攻击的攻击机动的要求,使得最后给出的机动模式不仅有利于快速获得目标运动参数,而且使己艇能占领到较好的攻击阵位。此外,本文推荐的机动策略都是按相给出的,因此具有很好的实用性。  相似文献   
33.
从一组低分辨率图像中重建一幅高分辨率图像,给出基于MAP估计的近似算法。描述从场景空间到观测图像的线性映射关系,介绍了核心重建算法;算法适合观测条件相似的情况。在贝叶斯方法中,使用Laplace算子作估计图像的领域平滑相关性假设。最后的实验表明了算法在改善空间分辨率上的显著效果。  相似文献   
34.
快速JPDA算法的递归和并行实现   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文从联合关联事件的构造出发,讨论关联假设事件的分层构造,以达到降低计算量的目的。这里的层次可从0取到L,0层表示没有任何目标能够跟当前的观测数据关联,L层表示共有L个目标可以跟当前扫描得到的观测数据相关联。本文的关联事件的构造中,各层次的搜索具有递归性并可以独立进行,因而可以并行实现。文中还将本文的方法跟有关文献作了比较,并且给出相应的计算机仿真实验及其结果。  相似文献   
35.
针对参考文献[1]中提出的融合多信源信息的融合算法,讨论了其中大计算量的测元遴选问题,并给出了它的并行算法。最后详细地分析了此并行算法的高效性和可扩展性,给出了加速比的仿真结果  相似文献   
36.
高斐然 《政工学刊》2003,(10):63-63
今天是妻的生日,只能找个时间在电话里问候了。回首与妻共同走过的日子,多少个情人节,多少个妻的生日,我没有送过一件礼物给她,哪怕是一支玫瑰花。那一年一次偶然的机会,我与妻相识了。当时我是一名穷得叮当响的“大头兵”,妻则是一家国企中月薪逾千元的职员。经过一定阶段的严格考核,因我品行忠实,做事雷厉风行,对待生活满怀热情,最终妻忽略了我一穷二白的现实背景,毅然决定将一生托付与我。结婚时,为了照顾我这个头号穷光蛋,妻克服了现代女孩婚嫁铺张的攀比之风,答应我婚事一切从简。而后我们寄居在岳父母家中。当我因此而感到自责时,妻却…  相似文献   
37.
空间群划分是兵力分群的重要环节,其关键在于确定"距离"度量函数、分群数目和初始分群中心。传统算法的初始聚类中心和聚类数目不固定,直接用于空间群划分将使得划分结果不稳定。为此,提出了一种基于改进算法的空间群划分方法。利用了现有空间群划分方法中的距离函数改进策略计算敌方作战单元两两之间的"距离",引入一种快速搜寻高密度点的方法,确定了初始分群中心和分群数目,通过仿真实验验证了该方法的有效性。  相似文献   
38.
针对现有谐振估计法在实际应用中对水中气泡数密度谱的估算存在误差,从而无法得到准确的舰船气泡尾流或者海面风生气泡层的气泡数密度谱的问题,在谐振估计法的基础上提出了一种根据声衰减系数估算气泡数密度谱的迭代算法。根据模拟水中气泡分布的声衰减系数和Stanic在海水中的实测声衰减系数,对比分析了运用谐振估计法和提出的迭代算法对汽泡数密度谱的估算,结果表明:该迭代算法可有效消除谐振估计法的误差,可应用于对海面风生气泡层以及舰船尾流气泡数密度谱的研究。  相似文献   
39.
针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时延。然后采用改进近邻传播算法进行伪码集合估计,并得到聚类中心从而得到伪码集合。最后利用已知的Walsh码和信息码的映射关系得到信息序列,完成盲解扩问题。仿真结果表明,在白噪声条件下,可有效解决Walsh软扩频盲解扩问题,性能较同类算法均有提升并降低算法复杂度。  相似文献   
40.
基于MGEKF的单站无源定位跟踪算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
单站无源定位跟踪技术具有隐蔽性强、设备简单,系统相对独立等优点,有着广阔的应用前景.为了提高定位精度和收敛速度以满足实时化需求,在现有的基于多普勒变化率的单站无源定位算法的基础上.详细推导了基于MGEKF的定位算法以解决EKF算法的不稳定性,并通过计算机仿真比较了两种算法的性能,结果表明MGEKF定位算法提高了定位精度、收敛速度和稳定度,定位结果能够满足实际需求.  相似文献   
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