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基于不完备数据样本的联合作战大气一海洋环境风险决策 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大气一海洋环境对武器装备和作战行动影响的实验样本数据稀少的困难,改进和发展了一种非均匀信息扩散技术,该方法可从有限的试验/实验样本结构中客观拟合出数据信息的扩散函数,进而实现有限数据样本信息的合理拓展。利用该方法对影响联合作战的大气一海洋环境实验数据样本进行了信息扩散和仿真建模。实验结果表明该技术可对不完备数据样本进行有效的信息拓展建模,评估结果基本符合客观实际。 相似文献
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在目标跟踪系统中,特别是在复杂背景情况下对地面目标的跟踪中,传统相关算法采用全局搜索的方法,使得计算量相当大,不易实时实现,而且当发生目标局部遮挡时,目标容易丢失.为此,提出一种基于模糊推理和卡尔曼预测器的目标相关跟踪的方法,它充分利用卡尔曼预测器的预测功能来预测下一帧目标可能出现的区域,然后在较小的预测区域中进行相关匹配运算,找到最佳相关匹配点,跟踪更具主动性,同时用模糊推理方法对卡尔曼预测器的参数进行自适应调整,从而可以跟踪各种机动目标.实验中用传统算法和本算法对高速行驶的坦克进行跟踪时,传统算法容易跑飞,而本算法不受遮挡干扰,始终稳定跟踪且耗时大幅减少,且能够跟踪机动速度大幅变化的目标. 相似文献