雷达目标识别中获取基本概率赋值的方法

由于传感器的精度、系统组成的许多环节、外部环境影响以及数据的后处理等因素的影响,雷达目标识别中存在大量的不确定性.在这种情况下,利用精确的方法处理不确定性信息,必然造成识别误差的提高.证据理论是近年发展起来的一种新型推理技术,由于它能够处理由不知道引起的不确定性,因此被广泛地应用于目标识别中.然而,在利用证据理论时,基本概率赋值的构建是证据理论实际应用中面临的最大难题.针对雷达目标识别具体问题,在系统分析证据理论的基础上,提出构建基本概率赋值的方法,并通过仿真实验验证了方法的可行性.     

水面战仿真可视化技术

针对水面战仿真系统可视化技术研究的需求,研究了基于Vega Prime和MuhiGen Creator的可视化关键技术;三维实体模型技术、海面生成技术、OBB层次包围树的碰撞检测技术和电磁场信息等非视觉物理量的可视化技术.构建了由舰艇编队、导弹等武器实体、空间环境、海面环境和战场特殊效果组成的水面战仿真可视化系统.三维图象逼真,可视化效果良好.     

改进的SAR图像车辆目标姿态角估计方法

合成孔径雷达(SAR)对车辆目标的识别效果与目标的姿态角密切相关.如果确定了目标的姿态角,就可以大大降低识别系统的运算量,提高识别效率.Radon变换是一种检测目标姿态角的有效方法,但是Radon变换在实际应用中有一定的局限性.通过利用二维连续小波变换引入角能量密度函数的概念,提出了一种Radon变换和角能量密度相结合的姿态角识别算法.利用MSTAR公共目标数据库中的目标样本,通过实验验证该种方法能够准确的估计目标的姿态角.     

简化的UKF方法在多普勒雷达对目标跟踪中的应用

多普勒雷达对目标的观测数据是由距离、方位角、俯仰角和径向速度组成,而大多数雷达的观测数据仅由前三者组成.基于利用径向速度的扩展卡尔曼滤波方法,提出利用径向速度的一种简化的UKF方法对目标进行跟踪.此非线性方法对目标的跟踪有两大改进:①引入径向速度观测值时可以大大提高跟踪性能;②UKF方法比传统的EKF算法有更高的估计精度.     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

提高建筑消防设施完好率探讨

分析了建筑消防设施现状及完好率低的原因,提出改变消防管理模式,建立塔式管理的建议,并从严把消防产品质量关、加强施工队伍管理、发挥消防中介机构作用、强化消防设施维护保养、提高技防水平等方面给出了提高建筑消防设施完好率的措施。     

构建我国社会应急救援力量体系的思考

通过对国内、国际应急救援形势、体制、力量体系的研究分析，结合我国各类应急救援队伍现状，提出构建我国社会应急救援力量体系的初步设想，旨在从战略上谋划，依靠现有救援力量，集中财力建设一支常态应急救援主体力量和若干专业力量，形成政府领导、统一指挥、反应快速、处置高效的应急救援格局，以满足应急管理工作的需要。     

基于IMM的估计算法对机动目标跟踪的比较

机动目标跟踪一直是倍受关注的问题,而交互式多模型方法(IMM)是解决这类问题的经典方法.由于传感器的发展或受某种客观条件的限制等,产生了各种基于IMM的算法.为此,介绍了IMM及基于IMM的几种经典估计算法,对它们进行比较研究,并通过机动目标跟踪的仿真算例说明各算法的适用条件、原理、异同点、性能及复杂性,对机动目标跟踪估计器的选择有重要参考价值.     

基于Fiducial推断的Bayes验前分布的表示

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。提出了一种基于信仰推断 (FiducialInfer ence)观点确定Bayes先验分布的设想 ,有助于解决无验前信息或验前历史信息较少时先验分布的确定问题 ,文中给出了一个实例说明了该方法的应用     

基于支持向量机的高空无人机侦察目标识别

针对高空无人侦察机遥感图像目标不明显、图像背景复杂等特点,提出了一种基于支持向量机的目标分类方法。将支持向量机应用于高空无人侦察机的遥感图像目标识别,并且对特征值的提取进行深入研究。实验结果表明,特征值输入的多分类器在识别性能上具有很高的识别率,对提高高空无人机的侦察能力具有重要意义。