进化粒子滤波算法在雷达目标跟踪中的应用

进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象.将进化粒子滤波算法应用于雷达目标跟踪过程中,变异强度的选择参考系统噪声与观测噪声性质,并通过粒子匮乏现象的强弱选择是否应用进化算法,从而大大减少了计算量.仿真结果显示所提出的算法对雷达目标跟踪有较好的应用价值.     

弹炮结合武器系统效能评估方法研究

通过Matlab软件编程,建立了一个小规模的弹炮结合武器系统的作战仿真模型,进行蒙特卡罗仿真.通过对仿真结果的分析和参考相关文献,确定影响弹炮结合武器系统作战效能的主要因素.建立一个BP神经网络模型,该模型以这些影响弹炮结合武器系统效能的主要因素为输入,以弹炮结合武器系统对目标的拦截率为输出,利用大量仿真所得数据作为样本对神经网络模型进行训练,并验证了其有效性.     

小子样条件下弹头落点CEP计算方法

针对目前武器射击试验中弹头落点子样小 ,评估其CEP难的特点 ,提出一种简明实用的计算方法 ,由仿真计算表明 ,它比GJB5 2 6A— 98的点估计较优 ,此方法可在工程上予以应用     

基于样本库的示功图模糊模式识别

给出了一种基于样本库的示功图模糊模式识别方法，详细介绍了其模型的建立和算法的设定，并结合实例进行了分析，最后用Ｍａｔｌａｂ进行了仿真实验．     

AR模型仿真相关高斯序列的阶数选择

采用模型仿真相关高斯序列,具有灵活性强、效率高的优点,但如何选择合适的阶数一直是模型谱估计中的关键问题.比较了四种信息量准则和修正的Levison递推方法确定阶数的优缺点,并讨论了采样点数对阶数选择和仿真结果的影响.通过选择合适的信息量准则和采样点数来确定模型阶数,可以有效地仿真功率谱服从高斯谱、n次方谱和指数谱等多种谱形的相关高斯序列,大大降低了仿真过程的计算量.