基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法，该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷，基于Tent映射提出混沌双扰动的思想，并加入粒子群算法的进化过程，实现对粒子群算法的改进；之后，利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值，建立目标威胁估计模型和算法；最后，将该方法应用于实例中进行仿真，结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。     

多矢量水听器低频近场目标协同定位算法

针对水下小平台难以实现低频近场目标定位的问题,研究了基于多个矢量水听器的协同定位算法。算法将多个矢量水听器视为不同的观测点,利用矢量水听器阵列流型特点估计出目标相对于不同观测点的方位角,根据这些方位角信息利用正交矢量算法对近场目标进行定位,避免了多维搜索过程,减少了计算量。仿真结果表明,算法能够准确地定位低频近场目标,有效地提高定位精度。     

一种强干扰下均匀圆阵弱信号测向新方法

为了解决强干扰背景下常规空间谱估计算法对弱信号不能正确测向的问题,基于均匀圆形阵列(UCA),提出了一种扩展噪声子空间弱信号波达方向(DOA)估计算法。首先将强干扰方向向量并入噪声子空间形成扩展噪声子空间,然后构造波束函数和新的方向向量进行谱峰搜索。本算法能有效抑制强干扰的影响,对弱信号方向进行正确估计。最后计算机仿真实验验证了本算法的有效性和正确性。     

高空域噪声影响下的目标检测识别方法研究

在采用喷射式制冷体制的红外线列探测器扫描成像系统中,探测器焦面温度是时变的,使现有的非均匀性校正方法无法抑制空域噪声,难以进行目标检测识别.根据扫描成像特点,提出一种在高空域噪声存在的背景中进行目标检测识别的解决方案,利用多通道并行处理、决策级融合方法,避开空域噪声的影响,实现了目标的检测识别.     

一种基于正交迭代的无人直升机着舰相对位姿估计方法

针对基于视觉的舰载无人直升机自主着舰过程中的相对位姿估计问题,选取着舰标志图像的角点特征进行求解,提出了一种基于正交迭代的位姿估计算法。该算法为满足位姿估计结果精确、鲁棒和高效的要求,采用目标空间误差作为误差函数,并基于透视投影模型给出迭代初值,相对于随机给定初始值而言,使得迭代次数减少,收敛速度提升;在迭代过程中,通过绝对定向方式来求解空间共线性误差最优值问题。仿真结果表明:该方法实时性好、精度较高,具有全局收敛性。