基于相邻脉冲相似性的快速聚类分选方法

针对复杂环境下的聚类问题,提出了一种新的聚类分选算法。其利用同一雷达辐射源的相邻脉冲间的相似性对信号进行聚类。该算法按到达时间顺序将信号依次归类,并将新分类的数据作为所在类的聚类中心,其无需事先指定聚类的数目,也无需进行反复的迭代计算。仿真表明,该算法不仅分类准确,而且大大缩减了计算量。     

极化散射矩阵的不同分布箔条云双站雷达截面分析

深入分析箔条云的极化和能量特性,首先通过极化散射矩阵讨论单根箔条的双站雷达截面,并以此为根据推导出不同分布时箔条云的双站雷达截面解柝表达式,讨论了不同极化方式的情况下具有均匀分布及不同正态分布时的双站雷达截面.     

临近空间前置反导目标综合识别

为了解决反导作战中目标的有效识别问题,提出利用临近空间红外探测系统配合地基雷达对弹道导弹目标进行综合识别的方案,给出了临近空间前置反导目标综合识别时序图并建立了反导作战目标综合识别模型,在此基础上,重点对空间弹道目标的光学强度序列与识别特征进行了研究,分析了弹头和诱饵的光学强度序列信号的周期性变化规律,最后提出根据弹头与诱饵对应点目标的等效温度的变化特性,提取特征参数对目标进行识别的方法。     

视情维修模式下威布尔比例故障率模型

视情维修在提高装备的使用可用度、减少生命周期费用和提高维修保障效率等方面发挥了重要作用.在视情维修模式下,采用威布尔比例故障率模型描述了系统状态与故障率之间的关系,对伴随变量进行了相关性分析,以最大可用度为目标,建立视情维修的最优维修策略模型,并根据系统当前状态信息来判断装备是否已经达到最佳的维修时机.最后,对某型陀螺仪故障数据进行了实例分析,表明该方法在视情维修中的合理性和有效性.     

多UCAV任务分配有限阶段MDP方法和算法

多UCAV(Unmanned Combat Air Vehicle)任务分配是无人机作战决策的重要内容,是一类求解困难的组合优化问题,目前尚无成熟高效的解决方案.通过马尔可夫决策过程(MDP)将任务分配问题化解为分阶段序列决策过程,并对当前阶段决策状态采用单一整数编码,提出了基于有限阶段MDP的求解算法.通过仿真实验表明:该算法可以快速精确地解决多UCAV任务分配的问题.     

用克罗内克积形式构成模糊推理中关系矩阵的新方法

通过对模糊推理的典型形式、推理方法以及推理关系的表达方式进行研究与讨论,提出了一种用克罗内克积形式表达模糊推理中关系矩阵的新方法.该方法以统一的形式成功地表达了单模糊变量与多模糊变量情况下关系矩阵的构成方法,为模糊推理的理论研究和应用提供了方便.     

交叉眼干扰技术及干扰效果仿真分析

随着雷达技术的高速发展,针对雷达的干扰技术也层出不穷,交叉眼干扰是其中的一种新型干扰技术,能有效干扰雷达角度测量.对交叉眼干扰技术的原理以及影响其使用效果的主要因素进行了详细的阐述,并结合实际应用场景对该技术的使用效果进行了仿真研究,通过对仿真结果的分析,归纳出有效使用交叉眼干扰技术及提升其使用效果的方法.     

基于K-means聚类与NSCT的图像融合算法

传统的基于NSCT的图像融合算法,通常是对原始图像进行NSCT变换,然后进行不同尺度系数的融合,没有对原始图像进行针对性的分析.对此,提出了一种基于K-means聚类的图像融合算法.利用K-means聚类对图像中具有不同特征的目标进行分类,对分类后的图像进行NSCT分解得到低频和高频子带系数.根据分类图像的特点,采用自...     

电力谐波及其对电能计量的影响

非线性用户的增多,使电网中谐波含量不断增加,对电能准确计量带来较大影响。针对上述情况,首先叙述了谐波的主要来源,从计量仪表的频率特性曲线角度,分析了谐波条件下感应式电能表和电子式电能表的误差变化情况,指出现有计量方式的不足,提出了改进计量方式的措施。     

加权α-比较数排序法在群决策中的应用

针对军事决策的群体性和模糊性,探索新的群决策方案优选方法。将区间数这一模糊概念与α-比较数排序法相结合,用区间数表示决策者对备选方案的模糊偏爱度,并结合决策者在决策群中的权重确定决策群对方案集的综合偏爱度,得到一种新的群决策方案排序模型,并通过算例验证了模型的准确性。该模型综合考虑了决策者在比较备选方案确定其偏爱度时的模糊性以及决策者的决策地位,能比较全面地反映军事群决策的特性,并且计算简便,便于指挥系统实时解算。