基于蚁群算法的防空兵兵力机动线路优化

根据防空兵对机动线路的要求以及战时的安全性特点,得出影响防空兵兵力机动线路选择的因素,引入里程指数的概念,将线路的长度进行修正赋权,给出兵力机动线路的等效线路长度。把这一等效线路长度结合到蚁群算法中,能够较好地模拟现代战场的复杂环境对防空兵兵力机动路线的影响,并能科学、合理地选择路线,为指挥员的决策提供帮助。     

一种改进的机动辐射源单站无源跟踪变维滤波算法

针对机动辐射源的单站无源跟踪问题,提出了一种利用多普勒频率变化率和角度测量,结合匀速(CV)模型和Singer模型对机动辐射源进行跟踪的改进变维滤波(VDF)自适应算法.在该方法中引入了模型最短生存期概念,即利用模型最短生存期和机动检测结果联合控制VDF模型切换,改善VDF的滤波性能.对改进VDF方法和交互多模型(IMM)方法进行了仿真比较,结果表明,改进VDF方法减小了运算量,能够得到与IMM方法相当甚至更好的跟踪效果.     

基于坐标转换的卡尔曼交互式多模型滤波算法

为解决舰炮火控系统中在笛卡尔坐标系中测量信息的互相关性,分析了目前舰炮火控系统中所用到的坐标系及其坐标变换,在瞄准线坐标系内建立了自适应滤波的交互式多模型算法,能够充分利用跟踪传感器的量测信息,在卡尔曼滤波中具有较强的自适应能力,通过与标准交互式多模型算法的对比验证,自适应交互式多模型算法在计算精度上明显好于标准交互式多模型算法。     

导弹预警卫星对助推段导弹的探测能力建模

导弹预警卫星在导弹防御体系中处在最前沿,在导弹的早期预警中起着其他装备无法替代的作用。分析了导弹预警卫星的工作原理与作战流程,从覆盖范围、最大探测距离以及检测概率3个方面对导弹预警卫星的探测能力进行了数学建模,并利用所建模型分析了美国导弹预警卫星的探测能力,为导弹预警卫星的探测能力评估奠定了理论基础。     

基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于改进截断正态概率密度模型的防发散多尺度卡尔曼滤波

借鉴对机动频率建模的思想,对机动目标的截断正态概率密度模型进行改进,提出了一种改进的截断正态概率密度模型(ICN模型),并将防发散算法与多尺度估计理论结合,用克服滤波器发散的S(k)算法对基本的多尺度估计进行机动检测和相应改进,得到单模型单传感器系统的防发散多尺度估计算法,旨在减小噪声影响,减小机动目标模型不准确带来的跟踪误差,改善跟踪效果。     

探雷声纳增益参数自适应调整仿真

针对探雷声纳操作过程中增益参数调整繁琐,影响水雷目标辨识的问题,定义了声纳图像亮度和对比度两个指标,设计了探雷声纳手控增益和时控增益两个参数的自适应调整方案。对仿真探雷声纳图像检验结果表明,该方案可以在少数几次的参数调整后,图像亮度和对比度比较适于水雷目标辨识,可为探雷声纳的智能化设计提供参考。     

火箭自导深弹空中段关键指标研究

文中依据火箭自导深弹的组成及攻潜过程,建立了相关仿真模型,在典型条件下,分别采用对目标当前点和对目标提前点两种射击策略,利用蒙特卡罗法仿真分析了弹箭分离高度、入水速度、溅落点散布误差和助飞段平均飞行速度等空中段主要指标对发现概率的影响。仿真结果表明：溅落点散布误差和助飞段平均飞行速度对发现概率影响显著,为火箭自导深弹空中段关键指标;溅落点散布误差控制在200m以内,助飞段平均飞行速度高于250m/s时,具有较高的发现概率。     

舰艇机动穿越深海会聚区对潜艇探测研究

深海会聚区效应是深海水声传播显著的特征,并为远距离潜艇探测提供了有效途径。首先分析了深海会聚区形成的原因和条件,然后根据海区会聚区的预报距离和宽度,构建了舰艇采用两次机动穿越会聚区测算被探测潜艇的位置和运动要素模型,最后通过算例分析舰艇两次穿越会聚区的方法和求解潜艇运动要素和位置的过程,分析结果验证了舰艇穿越会聚区对潜艇定位方法的可行性。     

用于低信噪比机动目标跟踪的多分辨率方法

针对低信噪比情况下目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪机动目标的缺点,提出一种多分辨率滤波方法用于跟踪低信噪比情形下的机动目标.该算法利用离散小波变换和滤波器组将量测信息分解到不同分辨率的层级,由于在低分辨率下量测的误警率较低,所以在低分辨率层级实现对目标机动信息的提取,可以避免机动信息被噪声所淹没,缺失的信息...