针对舰船目标高分辨距离像的特征选择方法

为了提高基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别率,首先通过目标区域提取来解决HRRP的幅度敏感性和平移敏感性的问题;然后根据传统的特征提取方法,提取出15个较好的特征进行多特征综合识别;最后在基于Fisher准则的特征选择方法上进行改进,提出了一种基于特征互补性的特征选择方法,选择一个最优特征子集。通过仿真实验验证了提出的特征选择方法,同时选择出一个最佳分类器。     

非线性干扰观测器的高超声速飞行器鲁棒反演控制

针对高超声速飞行器控制系统设计,提出一种基于干扰观测器的鲁棒反演控制器设计方法。采用反演控制方法分别设计速度和高度控制器。引入滑模微分器设计虚拟控制量的导数求解器,避免了传统反演控制"微分项膨胀"问题。为增强控制器的鲁棒性,设计一种非线性干扰观测器对模型不确定项进行自适应估计和补偿。通过数值仿真表明,该控制器能够保证对速度和高度参考输入的稳定跟踪。     

SVM在空中目标威胁值评估中的应用

构建了基于回归型支持向量机的空中目标威胁值评估模型,确定了基于粗糙集理论的空中目标威胁因素,并建立了数据离散化、归一化的标准。将常用的4种核函数应用于对空中目标威胁值的估计,并通过基于网格法和遗传算法的搜索方法找到模型的最优参数。最后通过Matlab对算例进行了仿真验证。     

基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性分析

复杂网络抗毁性是复杂网络在节点或边遇敌攻击后能继续维持基本功能的能力,是衡量军事信息网络鲁棒性和敏捷性的重要指标。针对复杂网络及对作战体系支撑能力的多指标、复杂化和动态演绎特点,在静态分析方法基础上,提出基于动态贝叶斯网络的抗毁性分析方法。建立了复杂网络抗毁性指标体系。构建了基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性评估模型,提出确定评估模型参数的方法。仿真验证了方法的可行性和有效性。     

改进层次分析法在空面多目标攻击排序中的应用

建立了考虑目标的威胁、政治价值和经济价值属性的空面多目标攻击排序综合价值评估指标,应用模糊多属性理论和G.A.Miller九级量化理论对目标综合价值进行量化.建立了机群多目标攻击排序模型,采用熵值法求取各属性的权重从而构造判断矩阵,在此模型的基础上运用改进的层次分析法求解空面多目标攻击排序矩阵,从而为驾驶员的战术决策提供依据.     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

基于定位原理的雷达与ESM航迹关联算法

雷达与ESM传感器的数据关联是典型的异类传感器数据关联。将交叉定位原理引入到航迹关联算法研究中,将定位原理与统计双门限航迹关联思想结合起来,提高了正确关联率。最后,对该算法进行仿真实验,证明了该算法的正确性和有效性。     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

马氏链的战术导弹发射能力评估模型

采用马氏链状态转移的方法,对战术导弹发射单元与发射阵地在作战过程中的状态变化进行了研究。在此基础上,对战术导弹在战争条件下的发射能力进行研究,建立评估战术导弹发射能力的动态模型。通过仿真试验,验证了模型的可靠性和有效性。     

复杂系统多属性决策方法

多属性决策已成为复杂系统评定的重要手段。属性标准化是多属性综合决策中的一项重要内容,标准化方法应严格遵循属性的物理意义和对决策目标的影响,要求标准化前后属性值比较的物理意义一致或接近。首先在分析现有标准化方法不足的基础上,提出了效益型、成本型和固定型属性标准化新方法,经过该方法得到的标准化结果,满足了标准化前后的可比性和线性化。其次,综合分析了加权和和加权积决策模型应用范围,得出加权积模型更适用于复杂系统的多属性综合决策问题研究。最后,将标准化方法和加权积决策模型应用于算例分析,分析结果验证了提出方法的有效性和一致性。