基于多智能体的传感器网络协同目标跟踪技术研究

针对传感器网络中的协同目标跟踪问题,分析了基于多智能体理论的分布式协同策略,提出了一种基于动态联盟的传感器网络协同目标跟踪框架,分析了系统中的智能体构成,提出了联盟中基于贝叶斯估计的Manage Agent的数据融合算法,讨论了Manage Agent的选举算法。理论分析表明,多智能体理论能够较好地适用于传感器网络的协同目标跟踪问题。     

多传感器任务分派的快速启发式规划新算法

在多目标多传感器管理中经常采用的线性规划算法中,随着传感器个数和目标个数的增加,计算量会爆炸式增长,使得跟踪系统不能实时计算,为此,根据传感器管理中线性规划的特点,提出了一种快速启发式算法,考虑组合中的传感器个数将组合的分配效用转化为权重,递推分配权重最大的组合,逐步减小组合和目标的个数.证明了权重最大的组合分派能实现组合中的传感器的最大效用.仿真结果表明该算法在与采用线性规划方法的跟踪精度相当的情况下,能有效地减小计算量.     

联合空时抗干扰天线阵的快速实现方法

联合空时抗干扰方法,性能优于单纯的空域或单纯的时域抗干扰,但是由于其计算复杂度大,实际应用受到一定限制.针对这一矛盾,在MSNWF基础上,通过分析抗干扰天线阵观测信号协方差矩阵的Toeplitz特性,构造高维Toeplitz矩阵,利用FFT技术,提出一种联合空时抗干扰天线阵的快速实现方法.计算量的比较结果表明该方法可以大大降低STAP的计算量,使得联合空时抗干扰技术的实际应用变得更容易.     

基于Chirp变换的快速离散时间尺度变换

提出了一种新的快速离散时间尺度变换算法。给出了离散时间信号尺度变换的构造表达式及其Chirp变换快速实现流程。讨论了Chirp变换实现中的参数选取准则,分析了Chirp变换的信号带宽问题。讨论了算法的运算效率并与其它算法进行了比较。仿真试验证明了本文算法的有效性。     

适于PCT编码的低内存通用树状多带滤波器组实现

基于常用的多带滤波器组的紧支撑性及FIFO(First-in First-out)缓存技术提出了一种具有低内存需求的通用树状多带滤波器组(Tree-structured Filter Bank,TSrS)的实现方法SBFB.该方法具有两大特点:(1)生成与全局变换法相同的子带系数,但是内存需求大大减小且仅与图像宽度及采用的TSFB相关;(2)在FIFO缓存中直接生成父子树(Parent-children Tree,PCT).基于PCT的编码器可直接对位于缓存中的PCT进行编码,而无须在SBFB与编码器之间引入中间缓存.通过分析TSFB的各分解层中的数据流,给出了样本点与子带系数之间的时序关系,并且使用该关系从数学上严格证明了SBFB的正确性.     

地空导弹维修保障能力评估与备件优化模型

地空导弹武器系统维修保障能力评估与备件优化是制定维修保障方案的重要内容,能够对平时和战时防空作战任务的维修保障产生重大影响.运用更新过程理论,给出了部件寿命服从指数分布和威布尔分布情况下,单部件和多个同种部件的备件满足率模型.在备件满足率模型的基础上,结合地空导弹装备和部件任务结构关系,得到了系统任务成功概率评估模型.在满足任务成功概率与备件费用约束条件下,建立了系统备件携行量优化模型,用边际分析法进行了求解.通过实例验证,得到了满意的结果.该模型已经应用于某地空导弹使用阶段综合保障信息系统.     

遗传算法的均匀圆阵DOA估计

为了精确估计移动目标方位角,通过用遗传算法对均匀圆阵进行目标的估计,引入确定性最大似然准则确定遗传算法中的适应度函数,并利用模式空间变换方法将均匀圆阵转换为虚拟线阵;列出了遗传算法基本步骤.通过计算机仿真对遗传算法与MUSIC算法以及遗传算法迭代次数与信噪比的关系进行了比较,验证了在低信噪比的情况下有很好的收敛性和稳定性.     

Petri网潜艇作战指挥效能分析

作战指挥效能系统是一个实时系统,是一个具有分布、并发、异步等特性的复杂系统.为了分析、评价和开发此类系统,依据潜艇作战指挥系统的战技指标要求,运用模糊Petri网的原理结合层次分析法,对其性能采取定性分析与定量分析相结合,以定量分析为主的方法进行评价.结果表明,这个评价模型简便可行,在军事系统效能评价中具有推广应用价值.     

车载仪表信息化改造设计

通过对车载原有仪表传感器信息的提取,把原有仪表融入整车的信息化管理体系中,在有效节约设计成本的情况下,实现整车重要参数信息的实时监控,为乘员准确了解全车各项重要参数信息、及时进行决策提供了可靠的数据支持。     

无味卡尔曼滤波在空对海单站BDO-TMA中的应用

针对空对海单站无源只测方位-多普勒目标运动分析(BDO-TMA)问题应用无味卡尔曼滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering) EKF进行了对照研究,建立了该应用场景下的离散非线性滤波估计模型,Monte Carlo仿真运行结果表明,UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性.