基于集值统计法确定掩护重点目标问题

确定掩护重点是地面防空作战的一个重点和难点问题.利用集值统计分析采集的数据更适合指挥员确定掩护重点的思维方式,用区间数对数据进行处理能较好地降低主观误差.通过对被掩护目标的价值度的求取,为确定被掩护目标重要性顺序和兵力分配提供了依据.算法推理严密,模型简单实用,易于编程实现,为确定掩护重点目标提供了一种很好的算法.     

几种机动目标运动模型的跟踪性能对比

机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一.在分析Singer模型、"当前"统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果.     

UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.     

基于匈牙利算法求解的火力分配问题

匈牙利算法是求解指派问题的一个很好的算法,但一般情况下,火力分配问题的数学模型不具备指派问题的模型形式.针对目标函数是线性或非线性的一类火力分配问题,提出了虚拟火力单位或目标的方法,将问题转化为能够用匈牙利算法求解的指派问题,该方法简单、易于计算,有很高的应用价值.     

伪卫星辅助的车辆组合导航算法

研究了采用伪卫星辅助的车辆组合导航系统,以及SINS/里程仪/伪卫星车辆组合导航方案、误差方程、联邦滤波算法,并进行了算法仿真.仿真结果表明,伪卫星加入车辆组合导航系统后导航误差可以得到明显改善.伪卫星是一种完全自主的导航定位系统,伪卫星辅助导航不会影响车辆的快速性和机动性,提出的采用伪卫星辅助的SINS/里程仪车辆组合导航系统是一种可行的战区内车辆精确导航定位方案.     

基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.     

被动免疫算法在模拟电路故障诊断中的应用研究

基于生物免疫系统的信息处理机理,介绍了被动免疫算法的实现过程,并将其应用到某装备电路板的故障诊断之中。该算法具有边检测边学习的动态调整功能,仿真和实验实例表明,该算法适合于电路板的故障诊断,有较高的故障诊断率。     

基于改进局部投影算法的非线性时间序列降噪

改进了非线性时间序列降噪的局部投影算法,并应用此算法对含噪Lorenz混沌信号进行降噪,将其与小波分析降噪效果进行比较,实验结果表明:改进的局部投影算法对非线性信号降噪效果十分明显。     

演化硬件中变异概率对进化算法首次命中时间的影响

在(1+1)EAs中,采用马尔可夫链推移时间分析法,推导出了平均首次命中时间的表达式。从理论上分析了变异概率对平均首次命中时间的影响。结果表明适当的变异概率会缩短平均首次命中时间,加快进化算法的寻优时间。     

一种改进的小波软阈值去噪方法性能分析

分别利用软阈值函数和修正软阈值函数对局部放电仿真信号进行小波去噪分析。仿真结果表明,修正软阈值函数在优于传统软阈值函数去噪性能的基础上,更具有灵活性,仅通过调节函数的可变参数,就可以获得具有最大信噪比和最小均方误差的去噪信号。