水下潜器自导搜索策略仿真平台设计与应用

根据研究实际需求,本文基于作战能力评估理论对水下潜器自导搜索策略仿真平台进行了开发设计,并结合建立的多指标评估体系和相应的评估方法,借助均匀设计法,将其成功应用于水下潜器自导搜索策略的设计优化中。文中首先分析了仿真平台的系统需求,进而确定了其总体构架,并针对自导搜索策略研究的特点确定了相应的人机交互界面。最后给出了进行自导搜索策略仿真优化的基本思路和方法,并通过水下潜器最优自导搜索策略方案仿真研究的实例表明,本文设计的仿真平台和研究方法不仅完全能够满足水下潜器的自导搜索策略仿真研究需求,还能有效节省科研成本,具有重要的工程应用价值。     

猎雷具定位水中悬浮目标的方法

猎雷具的前视声纳在发现锚雷时,无法解算其位置坐标,从而使猎雷具无法准确、安全地消灭锚雷,影响了猎雷具的作战效能,因此利用目标在声纳波束中的临界状态,结合单位波束的方向性特点,提出了对水中悬浮目标进行定位的方法,并根据实际作战环境,对计算结果进行了修正,完善了解算模型。     

编队对潜作战中抗友邻舰干扰方法

针对编队远程水下警戒中拖曳线列阵声纳抗编队中友邻舰辐射噪声干扰问题,基于拖曳线列阵声纳的检测性能,由友邻干扰时空频特征,给出了产生干扰盲区与左右舷镜像源的原因。分析了两种抗友邻干扰"软补盲"方法的优缺点,并通过计算机仿真双舰编队在平行搜索且只有一条拖曳线列阵工作模式下,得到了未使用抗干扰和采用"软补盲"抗干扰方法后对于被动拖曳线列阵声纳检测性能产生的不同影响,并根据影响结果给出了平行搜索方式下使用"软补盲"抗干扰方法后的队形配置建议与作战指挥原则。     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器决策方法

针对大型舰艇或舰艇编队机动性能差,且单枚声诱饵对抗效果差等问题,分析多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器使用方法,通过舰艇、声诱饵和水下声自导航行器间的运动几何关系,建立多枚声诱饵协同对抗数学模型,利用蒙特卡洛仿真对比分析纯机动、使用单枚声诱饵和多枚声诱饵不同对抗决策方法对水下声自导航行器捕获概率的影响,证明所提方法正确有效。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。     

含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法

由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势,故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据,从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点,对采样数据进行时空对准,结合UT变换思想,并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新算法较单一MMV或者IR传感器滤波算法精度有了明显提高,并且较MMV/IR融合的传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的精度也有提高。仿真结果证明了新算法的有效性和合理性。