论解算目标运动要素精度指标的新方法

解算目标运动要素的精度指标,既往都是以如下形式表述的,速度和航向的误差分别不超过某一常数,如σVm(或△Vm)≤C1,σVm(或△Cm)≤C2,经分析各种误差来源,阐明这种指标是不科学的,在技术上也是难以实现的,对分析武器使用效果的影响是严重的.为此提出精度指标新方法,即σVm=σCm·Vm,皆不大于某一常数C.     

防空武器火控系统对空中目标参数估计方法仿真

针对防空武器火控系统的特点,提出了一种防空武器火控系统对空中目标参数估计的方法,可以在不知道目标距离的条件下得到目标的航向角与俯仰角,实现对目标的被动式跟踪,对估计误差的统计特性进行了分析,仿真结果表明了该方法比传统的估计方法更加可行.     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。     

实现大空域变轨的三维虚拟目标比例导引律

为了实现反舰导弹的大空域变轨,提出了一种三维虚拟目标比例导引律。该导引律利用简单的控制指令就能控制导弹完成复杂的大空域变轨。采用变轨弹道可以提高导弹的机动性,有效地对抗敌方反导武器系统的拦截,提高突防能力。同时,采用变轨弹道可以增大导弹的射程,实现防区外发射,从而有效地提高发射平台的生存能力。最后,通过仿真实例证明所提出的导引律是很有效的。     

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.     

一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究

设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统.以测得的方位序列和到达不同传感器的时间差为基础,建立了状态方程和观测方程,运用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了分析.通过蒙特卡罗模拟仿真实验结果表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的实际应用前景.     

濒海要地防空雷达目标威胁分析与对策

为有效应对未来濒海要地防空作战敌方雷达目标威胁,应按战术任务重点分析警戒引导、武器控制、侦察监视和航行保障等四类目标,准确判断敌雷达可能对我造成的威胁,并从跟踪目标动态、注重预警能力、坚持集优打弱三个方面进行应对。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

基于AT89C51的室内智能化控制系统设计

基于AT89C51单片机设计了一套不依赖智能开关,即用即加的室内智能化控制系统,通用的部分分门禁系统、智能电器、智能感知3个模块,分别以电子密码锁、ZigBee组网和红外接、发设备、各类传感器为主,旨在使用户摆脱对安防问题的困扰,方便对智能设备的使用。     

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。