中远距协同空战多目标攻击决策

根据先进战斗机的技术特点和中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法应用于上述模型,给出了求解多目标攻击决策问题的算法。最后利用具体算例进行仿真验证。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

基于期望模型的变结构交互多模型算法

采用变结构思想,提出一种基于期望系统噪声模型的变结构交互多模型算法。算法中,预测噪声变化范围的噪声模型集不再采用固定结构,而是根据量测新息在线辨识和调整,使之更加接近于目标的真实运动模式。基于模型匹配概率与先验的马尔科夫切换概率调整期望系统噪声模型噪声方差,得到一个最优的系统噪声模型集。将该算法与交互多模型算法相结合,得到一种变结构交互多模型算法。仿真结果表明,该算法对机动目标的跟踪精度要优于固定结构的交互多模型算法。     

航天器交会中的多圈Lambert问题研究

针对大椭圆轨道追踪器固定时间直接碰撞交会问题,介绍了一种快速确定多圈Lambert问题最优解的新方法。研究了多圈Lambert转移解,分析了转移时间与转移轨道参数的关系;研究了无时间约束最优直接碰撞交会及其必要条件。仿真表明:最优解快速确定方法有效、可行,并可提高计算效率。     

基于多时刻目标运动模式分布的多模型算法

在机动目标跟踪过程中,传感器在利用量测数据计算目标状态的同时,需要完成对目标运动模式的估计,并根据估计结果对传感器滤波方程的参数或结构进行调整,以减小滤波方程与目标运动模式之间的差异,提高对机动目标的跟踪精度.针对已有多模型算法的不足,利用多个时刻的目标运动模式分布来解决混合估计问题,提出一种新的次优多模型(MTMM)算法.仿真结果证明了MTMM算法的有效性.     

多传感器量测噪声对航迹融合性能影响分析

针对多传感器量测噪声相关性和量测噪声方差比值对航迹融合性能有影响的问题,分别采用凸组合航迹融合、最优航迹融合和小航迹融合算法进行融合,对融合性能和单个传感器滤波性能进行分析对比.仿真实验表明:(1)当量测噪声相关系数趋向-1时,融合性能良好;当量测噪声相关系数趋向1时,融合性能退化.(2)当量测噪声方差比值大致处于[0.1,10]时,融合性能良好;当量测噪声方差比值超出此范围时,融合性能退化.     

基于信任度的军用Agent联盟形成策略

联盟是多Agent系统之间一种重要的合作方法.为了实现可灵活调整的作战组织结构,针对军事领域任务分工明确、命令强制执行等特点,以利他型Agent为联盟构成基础,使用Agent完成任务的满意度和信任度共同评价Agent求解问题的能力,提出了适合军用的Agent联盟形成过程,并给出了应用示例.基于信任度的Agent联盟形成策略能够提高问题求解效率,增强Agent联盟的稳定性,从而拓宽了关于Agent联盟的研究.     

基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.     

多Agent的故障诊断任务分解和结果综合研究

在传统智能诊断基础上,将多Agent技术应用于动态分布的复杂武器系统故障诊断领域,以求解复杂过程诊断问题.讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程,采用了一种基于MAS的分布式武器故障诊断系统方案.其中重点研究了诊断系统任务分解,任务控制策略,基于改进合同网协议的Agent之间的任务分配过程和结果综合.本解决方案对设计分布式故障诊断系统有参考价值.     

美军B-2A轰炸机的战术使用特点

通过研究美军B-2A轰炸机在科索沃战争、阿富汗战争和伊拉克战争等三场局部战争中的战斗使用情况，发现其在战斗使用上具有一定规律和特点，这些特点包括机场使用，时间选择，突击方式等多个方面。这个发现对我们研究对付它的战斗方法具有一定的意义。     

多传感器测向定位方法研究

无源定位技术具有良好的隐蔽性,对于提高系统在电子战环境下的生存能力有着十分重要的意义.因而采用多传感器的无源定位技术在军事领域中有着广泛的应用.建立了仅利用有角度信息的多传感器无源定位模型,在测向时间同步的条件下,利用基于UKF的序贯滤波算法提高定位精度.仿真结果表明滤波算法有效.