基于模拟电视信号的外辐射源目标检测方法

以广播电视信号为辐射源的外辐射源雷达研究近年来受到各国重视,得到了较大发展。针对模拟电视信号的视频部分存在很强的距离旁瓣,难以用于目标到达时间差测量的问题,提出一种新颖的视频伴音信号联合目标检测方法。该方法利用视频信号测频,代入伴音信号中通过时延-多普勒滤波提取目标时延参数,从而完成目标的检测。实验结果证明,该方法优于传统的伴音信号单独目标检测方法,能有效的抑制虚警,提高检测概率。     

Dijkstra算法在部队快速行进中的应用

对Dijkstra算法在部队执行任务时快速到达指定位置的具体应用进行探讨 ,为行进中可能受阻的问题找到了试探性的解决方案。为经典理论解决现实中问题找到切入点     

基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法

如何对复杂装备体系进行有效的认知决策,一直以来都是联合作战研究领域中的热点与难点,采用一种具有较强适应性的决策算法,对于应对战场突发状况具有重要意义.通过结合近端策略优化和分层强化学习,提出了一种基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法,以空地一体化联合作战为背景进行作战想定,结合自主设计的作战原型系统,分析了武器装备体系作战决策流程,对分层强化学习的层次结构、奖励函数的设计、决策网络结构和训练方法进行了详细说明.通过自主开发的仿真平台对算法的有效性进行验证,为联合作战中指挥决策的适应性机制问题提供较为有效的解决方法和辅助参考价值.     

无线网络控制系统一致性研究

通过构建李雅普诺夫函数,对具有不同拓扑结构的无线网络控制系统的一致性问题进行了研究。利用网络结构的邻接矩阵对网络拓扑结构进行描述,同时构造系统的延迟矩阵,结合复杂网络理论中的聚类系数、耦合强度的概念,对系统进行建模。针对复杂网络中常用的两种结构,构建不同的邻接矩阵和延迟矩阵,利用线性矩阵不等式的方法,给出使系统稳定的一般性条件。最后仿真结果验证了方法的有效性。     

基于改进NSGA-III算法的动态武器协同火力分配方法

针对防御场景下的动态武器协同火力分配问题,将其转化为多目标约束组合优化问题,在考虑资源约束、可行性约束的前提下,以我方损失最小、消耗资源最小为原则,对敌方目标造成最大的伤害.基于此,在NSGA-III算法的基础上提出基于A-NSGA-GKM算法的动态武器协同火力分配方法,通过遗传K均值聚类算法对初始参考点进行自动分组聚类,用聚类中心代替原参考点,引入基于惩罚的边界相交聚合函数代替原垂直距离,进一步提升原始算法的收敛性能,引入自适应机制保证优秀的解结构.最后,通过实验仿真表明所提优化算法具有较高的收敛性,该方法能够有效地解决动态武器协同火力分配优化问题.