序列产生的快速算法

线性反馈移位寄存器由于其线性特性,即“在模二加的意义上,任意个序列相加,无论其运算顺序如何,其结果是一致的”,使快速算法存在可能性。作者在经过研究之后,得到一种面向微处理器的线性反馈寄存器序列产生的快速算法,这种算法很容易推广到基于线性反馈移位寄存器的非线性反馈位移寄存器序列的产生上去。     

纯方位目标跟踪和攻击的己艇机动策略

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。     

基于MAP估计的图像超分辨率重建

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。     

多传感器量测融合算法的性能比较

归纳三类多传感器量测融合算法,即扩维滤波法、伪序贯滤波法和复合量测滤波法。采用协方差分析的方法比较各类算法的滤波精度,证明它们均能在各自给定的条件下实现线性最小均方意义上的最优滤波。仿真实例对各类算法的计算量和灵活性等性能进行比较,结果表明扩维型信息滤波器的计算量最小、灵活性最高,扩维型Kalman滤波器、伪序贯滤波器的计算量较大,而两种复合量测滤波器对各传感器的量测矩阵有一定要求,以致灵活性较差。所得结论对量测融合算法的实际应用具有一定的指导意义。     

不确定性目标运动的航迹互联和航迹融合

在各种程度不确定的目标运动即过程噪声以及各种程度的不确定初始条件下,运用一个简单的线性-高斯-泊松模型,进行定量比较典型的航迹融合算法和航迹互联量度.用解析法比较航迹融合算法,而航迹互联量度通过蒙特卡罗模拟来估计.     

快速JPDA算法的递归和并行实现

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。     

弹道数据处理融合算法的并行计算

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     

基于改良云模型的舰艇防空威胁评估

为了解决现有威胁评估模型存在不足,快速准确地对来袭空中目标进行威胁排序,提出了一种基于改良云模型的评估方法。针对舰艇防空作战目标特点,选取作战指标进行量化,对不同的定量指标和定性指标,分别采用离差最大化和改良云模型进行处理和赋权,通过Hamming距离计算贴近度,最后进行威胁综合排序。实例验证表明:该方法可以有效避免传统方法中人为确定各威胁指标权重的主观性,同时对定性指标的有效处理提高了评估准确性,为舰艇防空作战威胁评估提供了一条有效途径。     

一种基于改进K-means算法的空间群划分方法

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。     

努力探索边防建设军民融合式发展之路

军民融合式发展是强边富民的重要举措;必须解放思想,不断拓展新思路;立足于巩固国家安全,促进边防建设又好又快发展。