基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法

航迹关联是分布式多雷达数据融合系统中的关键问题。多个雷达对同一目标观测的局部航迹,在系统偏差的影响下相差很大,难以通过目标位置、速度等信息进行关联判决。基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法,首先利用目标空间上的相对位置信息,提取新的特征———目标拓扑向量,然后考虑正北偏差的影响将其弥散化,继而应用模糊模式识别方法进行分析,建立关联准则,实现目标航迹的自动关联,并可为数据的进一步校准提供先验信息。仿真结果表明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性。     

基于排挤机制改进的多目标进化算法

进化算法是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法。为加快收敛速度,提高收敛精度,在已有算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,引进小生境思想,提出了更为合理的排挤机制。通过典型应用函数的计算测试,结果表明:上述改进不仅具有较高的计算效率,而且能够得到分布更为合理的解,且能保持解的多样性分布。     

世界军事强国竞相改进多管火箭炮

信息化战场的纵深作战,要求陆军炮兵远战歼敌,因此增大武器的射程和目标侦察、通信设备的作用距离是增强炮兵火力的主要目标。研制射程更远的多管火炮既费时又花钱,而研制远射程的火箭炮或者发展远程火箭弹却容易得多。目前,各国军队大量使用的是20世纪60-70年代的火箭炮,射程大多在15-25公里,而今后通用型火箭炮的射程必须提高到30公里以上才能在炮兵家族中站住脚。由此,俄罗斯、美国等军事强国都竞相改进各自的火箭炮,使射程分别从70公里和40公里增大到100公里和70公里。一、俄研制BM-30“龙卷风”火箭炮威力超过美军MLRS在俄罗斯生产…     

作战模式及需求不确定条件下备件供应优化

高度不确定性是战时备件保障面临的难题之一,主要体现在作战任务想定的多样性以及备件需求的波动性.针对以上问题,分别将作战模式的不确定性和需求的不确定性转化为离散和连续型不确定参数,采用鲁棒优化方法进行建模.以战时备件供应延迟时间最短为目标,以备件满足率和供应成本为硬约束,构建了战时备件供应的鲁棒优化模型.利用元启发式算法对模型进行求解.算例结果表明,鲁棒优化模型的最优解对应最短的延迟时间,同时可以保证战时备件供应"最差情况下"的可行性,即具有很好的鲁棒性.     

基于混沌系统的扩频通信多源异构数据加密算法

多源异构数据体量呈指数级别增加,数据时序混乱,为此提出基于混沌系统的扩频通信多源异构数据加密算法研究.引入混沌系统,利用Logistic混沌映射多源异构数据,以混沌映射轨迹点为基础,生成多源异构数据混沌序列,通过Merlay状态机控制数据时序,提供子密钥产生信号,以时序控制信号为依据,利用特定阀值函数产生子密钥,采用子密钥对多源异构数据进行正向、反向异或以及取模,实现扩频通信多源异构数据的加密.测试结果表明,密钥相差+10-13无法解密出正确数据;加密后图像、音频数据相关性急剧下降;加密时间范围为16.451 s～18.630 s,低于最高限值.测试结论:密钥敏感性、抗统计特性以及加密效率较好,适合大力推广应用.     

改进cell密度聚类算法在空战目标分群中的应用

针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise, CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题。通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将目标分群转化为聚类问题。通过改进CBSCAN算法的簇类扩展方式,建立基于改进CBSCAN算法的目标分群模型。通过仿真实验,对比分析了K-means、最大期望算法、密度峰值算法、密度聚类算法、CBSCAN算法和改进CBSCAN算法在30种作战态势下的分群准确性和实时性,结果表明:改进CBSCAN算法可以在编队数目未知和目标流形分布的条件下,对多目标编队进行正确分群,且实时性较原始算法提高约30%,具有实际应用价值。     

步进频率探测信号旁瓣抑制方法研究

为了提高步进频率雷达系统的性能,研究了步进频率雷达的距离旁瓣抑制问题.给出了步进频率雷达信号频域加权的流程图,详细推导了数学表达式,阐述了步进频率雷达距离旁瓣抑制的机理.通过理论分析和仿真验证,通过增加Hamming窗函数和增加一定阶跃值进行补偿,可以减小主瓣宽度和副瓣峰值,效果较好.分析了步进频率雷达的工作原理及距离旁瓣产生的原因.重点研究了基于各种窗函数的距离旁瓣抑制.结合距离旁瓣的基本抑制机理和各窗函数的特点,提出了基于各窗函数线性加权法的距离旁瓣抑制的研究与分析.     

考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵的多属性决策方法

针对现有概率犹豫模糊多属性决策研究中,专家权重和属性权重的确定存在主观随意性的问题,提出了一种考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵和前景理论的决策方法.基于贴近度度量,考虑专家的偏好性,以追求整体一致性为原则确定专家权重;基于概率犹豫模糊熵,考虑专家的决策差异,度量评估信息的犹豫性和模糊性,确定属性权重;采用前景理论对方案评估信息进行集结,根据价值函数和权重函数得到方案的前景价值,并以此进行方案排序.通过算例对比分析,验证了所提方法的科学性和合理性.     

二语熟练度及语言使用特征对双语者抑制控制能力的影响

本文考察双语者二语熟练程度及不同语言使用特征对其抑制控制能力影响的差异。根据二语的熟练程度将被试分为熟练双语者组和不熟练双语者组,在熟练组和不熟练组中根据不同的语言使用特征划分为以口语为主和以阅读为主的两个被试组。所有被试都参与Stroop任务、Simon任务和Flanker任务。结果发现:熟练度高的双语者在三种任务中均表现出了优势反应。说明二语熟练程度对双语者的抑制控制能力有着促进作用;在不同语言使用特征组中,两组被试在simon任务与stroop任务中表现无显著差异,但表现出明显的CA效应。表明二语熟练度影响双语者的抑制控制能力;语言使用特征的不同对双语者的抑制控制能力无显著影响。     

MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型.仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEMD-CD算法.