无源跟踪中的一种新数据关联算法

在无源多目标跟踪过程中,数据关联是核心。提出了无源跟踪中的一种新数据关联算法,先对支持向量聚类理论进行了讨论,用该理论对采样到的观测点进行分类,后定义了多特征的关联度计算问题,并用综合数据关联的方法对目标进行状态估计。计算机仿真结果表明:该算法对目标的正确关联度要优于传统的数据关联算法。     

基于支持向量分类的装备完好性预测模型

对抗的战场环境和任务的变化，越来越需要装备战备完好性来保障作战行动。保持或提高装备战备完好性是装备保障的核心和中心工作。利用基于结构风险最小化的支持向量分类（Support Vector Classification，SVC）方法对装备的战备完好性进行了预测，提高了机器学习方法的预测能力。并以车辆装备发动机的技术状况数据为实例，建立了预测模型，通过参数选择，提高了模型预测的正确率、命中率等指标。结论表明：支持向量分类方法是预测装备战备完好性的有效方法。