基于多Agent协作的战场信息共享系统研究与实现

针对联合作战中分布、动态的战场环境和海量的战场信息,满足不同作战实体对战场信息资源共享的需求,构建了一个基于多智能体的、面向作战任务的信息资源共享模型,并提出了一种新颖的基于相似度的用户动态聚类方法。从用户的资源请求中发现用户兴趣和用户之间的相似度,通过交互机制有效地将相同兴趣的用户及资源智能体关联起来,提高作战主体获取战场信息的能力。实验证明该算法具有较高的效率和良好的可扩展性。     

基于检测的人体跟踪算法

传统的目标跟踪算法需要人为标定跟踪区域,且受到漂移问题的影响。为了解决这些困难,针对人体跟踪问题,提出了一种新的基于检测的跟踪算法。为了减少漏跟踪,使用了多个检测算子,用来定位多个身体部位,将其检测结果映射到一个相同的身体区域。为了适应快速运动的目标,使用KLT跟踪和凝聚聚类将检测窗口连接起来形成人体轨迹。实验结果表明:使用多个检测算子明显地提高了跟踪性能;KLT跟踪对于快速运动目标具有适应能力。该算法基本满足实时性。     

装备技术体系网络建模与结构优化方法

针对装备技术发展管理的重用度和冗余度问题,研究了体系网络建模与结构优化方法。将装备技术抽象为节点,技术关系抽象为边,提出了基于装备技术描述属性框架和技术关系分析的体系网络建模方法;将3种经典的网络社团探测方法应用于装备技术聚类,通过比较评估指标,生成了技术聚类优化方案;基于加权网络中心度算法,识别了对体系冗余影响最大的装备技术。以包含235项激光武器装备技术的技术体系为例,验证了方法的有效性,总结了体系结构的优化结论。     

基于AP-SVM模型的装备维修器材需求预测方法

在小样本条件下运用SVR模型预测装备维修器材需求量时,预测效果受随机干扰因素影响较大.为解决这一问题,提出了一种新的AP-SVM模型.首先,运用AP聚类算法对训练数据进行分类,将分类结果作为训练数据训练SVM分类器,并对待测试数据的所属类别进行判断;然后,根据数据类别构建训练向量集,对SVM进行训练,运用SVR模型计算...     

振动对遥感载荷频率基准的影响及数字补偿技术研究

振动会导致雷达上晶体振荡器的工作频率发生变化,严重影响了雷达的工作性能。分析了振动对遥感卫星频率基准的影响机理,提出了针对加速度g的数字补偿技术。实验证明该方法可有效降低频率基准的加速度敏感性,在减小振动对频率基准影响方面具有广泛的应用前景。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于主成分分析法的城市火灾风险聚类分析

利用主成分分析法确定了城市火灾各指标的综合风险值,基于分析的结果,通过K-均值的聚类算法对城市火灾风险进行了分类.以北京市火灾统计结果为例,确定了城市火灾统计指标的综合火灾风险值,对13个主城区进行了不同区域的火灾风险聚类,并对建成区的火灾统计数据按时域进行了聚类,实现了火灾风险的自动分类.不同区域和时域发生火灾的风险大小可为合理布置消防力量、有效安排执勤战备提供科学参考.     

一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法

雷达信号分选一直是雷达对抗情报处理中的难题,将网格聚类应用于雷达信号预分选,针对现有网格聚类需要输入网格划分、网格边界处理精度低等问题,提出一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法.该算法根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值,并对网格边界进行优化处理.仿真实验表明,该算法能有效适用于雷达信号预分选,且有较强的抗噪声能力.     

糕点状纳米金/聚3-甲苯噻吩复合物的制备及电催化性能

为了提高非酶传感器对葡萄糖的催化性能,制备了糕点状纳米金/聚3甲基噻吩复合物并用于电极的表面修饰。反应物浓度一定,纳米金经聚3甲苯噻吩诱导,自组装成为糕点状纳米金/聚3甲苯噻吩复合物。将纳米复合物滴涂在玻碳电极表面,制得纳米金/聚3甲苯噻吩复合物修饰电极。用循环伏安法研究修饰电极对葡萄糖的电催化作用。结果表明:在0.1 mol/L NaOH溶液中,葡萄糖在修饰电极上出现明显的氧化信号,修饰电极表现出良好的电催化性能。采用方波伏安法测定葡萄糖,峰电流与葡萄糖溶液的浓度在[0.50,4.32]mmol/L呈线性关系。     

通信受限下分布式多传感器协同跟踪算法

在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。