潜艇水声对抗及水声对抗器材的应用

依据装备的发展,在论述潜艇水声对抗的地位和战术特点的基础上,从水声对抗器材作用原理的角度,把目前国内外水声对抗器材归为噪声干扰、气幕屏蔽、声学诱骗三种类型。通过剖析这些水声对抗器材的对抗机理,深入分析了它们适宜的应用时机和可能实现的战术目的。进而,提出了各类水声对抗器材在使用时机方面对潜艇作战效果所具有的两面性,以及潜艇使用水声对抗器材后自身的机动策略是达成其战术目的的重要环节。     

第19届国际信息融合会议及获奖论文评述

总结了第19届国际信息融合会议的总体情况和主要特点，通过对大会报告、分会场报告以及国际信息融合界一些著名专家团队发表论文情况的统计分析，提炼出国际信息融合界普遍关注的焦点和难点问题；通过对获奖论文的分析，了解到受大会评奖委员会一致认可的年度优秀成果和技术进步点；最后，面向高层信息融合中的不确定性处理，对信息融合领域的发展进行展望。     

基于GUI和矢量信号源的微波着陆信号模拟器设计

提出了基于GUI和矢量信号源的微波着陆信号模拟器设计方法。首先利用MATLAB图形用户界面开发环境设计了集信号参数设置、干扰模拟和基带数据生成于一体的基带波形仿真功能;其次提出了一种改进的扫描波束模拟方法,实现了对微波着陆扫描信号的精确模拟;最后利用矢量信号源MG3700A对基带数据进行混合调制。测试结果表明,该信号模拟器达到设计要求。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

基于免疫粒子群文化算法的数字电路故障诊断

为改善粒子群算法摆脱局部极值点的能力,提升种群进化的多样性,将免疫算法中免疫机制引入到粒子群算法中形成免疫粒子群算法;为有效提高故障覆盖率和缩短测试生成时间,将免疫粒子群算法引入文化算法框架中形成免疫粒子群的文化算法。将其应用于数字电路故障模型仿真实验并与其他测试生成算法进行对比,结果表明该算法能够有效提高故障覆盖率,缩短测试生成时间,在大规模电路测试生成与故障诊断中更具优势。     

三关节机器人的神经网络补偿自适应控制器设计

三关节机器人广泛用于工业生产、轮式或履带式排爆机器人,为了补偿由于机器人结构参数、作业环境干扰等不确定性因素造成的机器人动力学模型的不确定性,将机器人动力学模型分解为名义模型和误差模型两部分,其误差模型采用RBF神经网络进行补偿,得到其估计信息,神经网络的输出权值根据Lyapunov稳定性理论采用自适应算法进行调整。所设计的神经网络补偿自适应控制器解决了不确定性机器人动力学系统控制器设计的不确定性问题,同时,通过定义Lyapunov函数,证明了控制器能渐近、稳定地跟踪期望轨迹。机器人的3个关节在控制器的作用下,约在5 s时达到期望轨迹,神经网络约在5 s时逼近机器人动力学模型的误差模型,实验结果表明了机器人关节对期望轨迹具有良好的轨迹跟踪性能。     

单机动目标跟踪建模的新探索

建模是机动目标跟踪领域需要研究的一个重要理论课题之一。根据指挥自动化系统的特点,本文提出了一种新的更符合指挥自动化系统战术要求的圆弧机动模型——非线性机动中心坐标系模型(Nonlinear Maneuver-Centered Coordinates Model—NMCCM),与坐标旋转模型(Coordinated Turn Model-CTM)[4] 和J. A.Roecker的机动中心坐标系模型(Maneuver-Centered Coordinates Model—MCCM)[2]相比,这种新的模型不仅能以较高精度估计出目标的位置、速度和航向,而且能估计出目标圆弧机动的中心和半径,为指挥、辅助决策和实时拦截引导提供更多的参考数据。     

临近空间高超声速目标跟踪方法研究?

临近空间高超声速目标跟踪技术研究在空天防御系统中具有重要军事意义和理论价值。本文综述了临近空间高超声速目标跟踪中的目标运动建模、目标跟踪算法等研究内容的研究进展，并对其存在的问题进行了深入分析。针对这类目标跟踪存在的问题，结合临近空间高超声速目标探测跟踪需求，指出了临近空间高超声速目标跟踪技术的研究思路，为相关研究提供了参考。     

密集杂波环境下一种新的机动目标跟踪算法

针对密集杂波环境下的机动目标跟踪问题,在传统方法基础上结合模糊推理的思想,提出一种模糊自适应交互多模型概率数据关联算法。该算法将目标运动模式分为机动和非机动两类区别对待,无需选取大量模型来覆盖机动目标的运动模式,而是动态调节模型集合中部分模型的参数,具有更强的自适应跟踪能力。最后,给出了算法的仿真分析,结果表明:该方法能够有效地跟踪密集杂波中的机动目标,并且跟踪性能较传统方法有所提高。