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数学分析方法在军事行动计划中扮演着越来越显著的角色。对以兰彻斯特作战模型为基础的描述诸兵种合成作战的矩阵微分方程,以及由方程的控制矩阵和状态变量初值,在不解方程的情况下导出的战役优势参数进行了研究;以空战为例讨论了预测战役结局、辅助军事决策、优化兵力部署和规划火力分配等战役优势参数的主要应用;给出了对战役优势参数和数学模型的评价。 相似文献
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针对多无人机在执行侦察、打击任务的过程中携带任务资源的异构性,以及任务对于异构资源的要求,设计了一种改进的基于共识的捆绑算法(consensus-based bundle algorithm, CBBA)。考虑任务价值、任务执行时间窗以及航程代价等条件建立了多无人机对地目标侦察、打击任务分配模型。利用K-medoids聚类分析方法对多无人机进行基于距离和携带资源平衡的聚类,以解决多无人机对于异构资源类型的要求。对打击任务进行子任务生成,并利用改进后的CBBA求解所建立的任务分配模型,通过对比仿真实验验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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姿态测量/激光测距的无人机目标定位模型 总被引:6,自引:0,他引:6
无人机在支持舰炮对岸火力支援中,需要实时向射击指挥员提供满足精度要求的目标坐标.目前我军某型无人机采用的实时目标定位模型在复杂地形条件下存在较大原理误差,且缺乏对机动目标的连续定位能力.针对这一情况,给出了一种基于姿态测量/激光测距的目标定位模型.经误差仿真,复杂地形连续定位精度满足作战要求. 相似文献
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针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。 相似文献
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应用分层多模自适应滤波算法对控制系统的故障进行诊断时,只能识别出故障的类型,如识别出是传感器还是执行器发生故障,并不能判定出故障的大小.提出一种改进分层多模自适应滤波算法,应用此算法可使分层多模自适应滤波算法不仅可以检测出控制系统的故障类型,而且能够确定发生故障的执行器局部故障程度.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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