基于三级数据关联的红外点目标跟踪方法

介绍了目前红外系统的目标跟踪方法；在目标跟踪时的数据关联阶段，提出了三级门限数据关联算法，根据门限级别所划分的疑似目标点位置，算法采用不同的数据关联策略。该算法能减少轨迹分叉时的计算量，能有效地检测出速度〈1像素／帧的运动点目标。实验结果证明了该算法的有效性。     

新疆多民族地区维汉大学新生角色适应的差异性分析

研究采用司秀玲(2008年)编制的问卷《大学新生角色适应问卷》对新疆400名2015级维汉大学新生进行调查研究,结果表明:汉族新生在经济角色、人际角色、生活角色三个维度的适应性显著高于维吾尔族新生;生源地为城市和城镇的新生其经济角色、人际角色的适应性显著高于农村的新生.研究认为:从族别差异上看,文化差异及家庭教养方式会不同程度地影响维汉大学新生的人际角色适应、家庭经济状况会直接影响维汉大学新生的经济角色适应、民族特质会影响维汉新生的生活角色适应;从生源地差异上看,家庭经济状况及生活环境会导致农村新生与城镇及城市新生在经济角色适应上有显著差异、社交经历会影响农村新生在人际角色适应上弱于来自城镇和城市的新生.     

基于组合权重的目标识别系统威胁评估

现代信息战场中,对敌方的目标识别系统进行有效干扰,是增强我方、打击敌方的有效手段。对敌方的目标识别系统进行有效的威胁评估,有助于指挥员的决策以及对干扰资源的优化配置。借鉴空中目标威胁评估常用方法,提出对敌方目标的敌我属性识别系统进行威胁评估的方法。首先选择合理的威胁评估指标,然后对指标数据进行规范化处理,利用信息熵法求解威胁评估的客观权重与改进的层次分析法求解出的主观权重加权得到组合权重,运用灰关联分析法进行威胁评估和排序,最后用实例验证方法的有效性和合理性。     

城市战场目标分群的组合聚类方法

为了消除或减少城市作战中灰色情报信息对态势评估中目标分群的影响,提出一种基于Chameleon算法的组合聚类方法.根据目标属性间的区间灰数关联度和目标间的距离系数得到相似度矩阵,利用Chameleon算法对目标进行初始分群,然后,对分群中各目标的属性历史数据和分群中心的属性历史数据分别进行区间灰数向量关联分析,实现了目标分群的动态维护.通过算例验证了方法的有效性.     

模糊灰色关联模型在遮弹层防护性能评价中的应用

为对遮弹层防护性能进行综合评价,建立了遮弹层防护性能评价指标体系,采用多对象模糊综合评价和加权多层次灰色关联评价相结合的方法.得到了遮弹层防护性能的二级模糊灰色关联评价模型,并对五种遮弹层的防护性能进行了评估.结果表明,综合考虑直接成本、施工条件、伪装性能等因素,刚玉块石混凝土遮弹层防护性能最佳.该模型为遮弹层防护能力综合评估提供了理论依据.     

双枝模糊评判在舰炮性能评估中的应用*

针对舰炮武器性能指标,运用双枝模糊决策方法对舰炮武器性能进行综合评估.该方法提出了新的论域[-1,1],使评估更能符合人的思维逻辑,能够客观的对舰炮性能进行评估,通过对多中舰炮的具体参数指标进评估,得出各种舰炮的性能优劣的排序,具体的数学模型仿真表明,对舰炮武器性能的评估是行之有效的.     

基于灰色关联和D-S证据理论的导弹系统安全性评估

针对导弹系统安全性评价的不确定性问题,提出了将灰色关联和D-S证据理论相结合的方法,从人员安全性、设备安全性和环境安全性建立了综合评估指标体系,用灰色关联分析处理了指标之间的关联性。在传统证据合成公式的基础上,考虑证据集非关键因素的权重,给出了修正的证据合成公式。并以打靶选弹为例进行了计算分析,得出了导弹安全性优先级排序,并将改进算法与传统计算方法的结果进行了比较,验证了评价模型的可行性与实用性,为导弹系统的管理工作提供了有益的参考。     

结构效应:国防费结构关联分析

国防费存在着“量”与“质”的规定性,于是就有了国防费的“量”的规模与“质”的规模。两者相比,后者更为重要。于是,文章引入“结构关联”概念对国防费及其规模进行分析,得出了国防费结构效应的命题。通过对结构关联的分析,作者认为:国防费“质”的规模可以“成长”,但其“成长”主要依赖于国防费结构关联,而国防费结构关联由国防费结构关联水平、关联规模和聚合质量三因素以三维立体形态构成,因而国防费结构关联水平的高低、关联规模大小和聚合质量优劣决定国防费的“质”的规模。文章在对三因素进行系统分析的基础上,就国防费“质”的规模成长提出了一些政策性建议。     

基于灰色关联分析的水下航行器效能评估

根据水下航行器的自身特点和主要任务,建立了以机动、探测、追踪、抗干扰、通信为基本特征能力的评估结构体系.运用灰色关联分析理论,以水下航行器各项能力指标的关联度为评估准则,提出了水下航行器的综合评估方法.通过实例验证了该方法的正确性、有效性,为水下航行器系统的技术优化和使用效能的提高提供了科学决策依据.     

一种JPDA的快速算法

为使标准JPDA算法能在实际工程中实时应用,着重在JPDA的主要计算环节进行了改进和实时性提升,提出了一种JPDA的快速算法。通过引入"关联目标类",对确认矩阵进行降维,即把一个高维数矩阵分解成若干"相互独立"的低维矩阵。提出了一种互联概率的递归计算方法,减少拆分矩阵巨大的内存占用需求。同时还对相关波门和滤波方差计算进行了改进。仿真结果表明,快速算法比标准JPDA算法的计算时间有显著缩短,在不是"太密集"的多目标环境下具有一定的工程应用价值。