基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。     

基于模糊Petri网的航材供应链冲突诊断建模与分析

结合航材供应链特点,建立航材供应链冲突诊断指标体系,并将节点问协作指标引入体系之中。通过模糊产生式规则,建立航材供应链冲突诊断模型,进行诊断推理,找出引起冲突的关键因素,并提出航材供应链冲突的防范对策。     

一种“当前统计”模型的模糊自适应算法

"当前"统计模型作为一种先进的时间相关模型,在跟踪机动目标的时候,具有着很好的跟踪效果,但是当目标的机动较弱时,该模型的效果变差。通过对该模型进行分析得知,在该模型中由于机动加速度的最大值不能自适应地调整,导致低机动时系统过程噪声较大,因此在跟踪低机动目标时跟踪效果不太理想。为了克服这一缺点,给出了一种可行的采用模糊自适应调整"当前"模型最大加速度的方法,对模型的最大加速度进行自适应调整。通过仿真结果可知,与标准的"当前"统计算法相比具有更好的跟踪效果。     

复杂目标毁伤效果评估的模糊专家系统框架研究

分析了复杂目标毁伤效果评估的特点和要求,提出能够满足毁伤效果评估要求的模糊专家系统方法。对模糊专家系统的基本结构、开发步骤进行了研究,建立了对复杂目标进行毁伤效果评估的模糊专家系统框架。以评估某电厂目标的毁伤效果为例,对模糊专家系统的建模步骤和关键技术进行了介绍。最后指出了模型的优缺点。     

基于自适应模糊PID的二级倒立摆控制方法

为了提高平面二级倒立摆模型控制过程的动态、静态性能及对控制器参数的自适应整定能力和抗干扰能力,提出一种将PID控制与模糊控制相结合的自适应控制算法.应用拉格朗日方程建立平面二级倒立摆数学模型.根据实际经验确定模糊隶属度函数并建立模糊规则表.通过计算误差和误差变化率设计自适应模糊PID控制器.为设计的控制器建立仿真模型,...     

基于改进DS证据理论的指挥控制系统信息融合方法

对作战目标的识别是指挥与控制系统在作战环境中实施精确打击的前提条件,然而多种系统协同作战必然会对作战目标的识别有差异.针对冲突识别信息融合导致的目标识别不明确甚至错误的问题,提出一种基于改进DS证据理论的指控系统信息融合方法,该方法构建基于智联体的融合模型,在此模型基础上根据皮尔逊相关系数计算出目标识别信息的相关性权重...     

新体制下导航装备维修保障效能评估研究

军队规模结构和力量编成改革促使导航装备维修保障体系发生深刻变化,为有效评估新体制下导航装备维修保障效能,结合新体制下导航装备维修保障特点及需求,以维修资源配置、维修管理效益、装备维修效率为一级指标,基于层次分析法(AHP)建立维修保障效能评估指标体系,构造拟优一致性矩阵计算权重向量;针对不同类型指标数据,分别选用效益型和成本型隶属度函数生成模糊关系矩阵,使用模糊综合评估法(FCE)评估维修保障效能.实例表明,所建指标体系系统完整,评估方法简便易行,有效可靠.     

分块自适应加权改进大规模概率模糊聚类

为解决传统基于贝叶斯理论的概率模糊聚类(Bayesian Fuzzy Clustering,BFC)算法在处理大规模数据集聚类时的时间开销和存储代价瓶颈,提出基于数据分块的单程自适应加权BFC算法,算法在大规模数据集分块的基础上,设计了基于数据加权的改进BFC算法,用于数据分块内数据聚类,以挑选出对聚类贡献最具代表的标识数据及其自适应权值,在块间迭代聚类过程中,将标识数据及其权值合并到下一数据块中并参与聚类,从而将上一数据块的聚类信息有效地传递到下一数据块中,最后分析算法的收敛性和时间复杂度.实验结果表明,算法在继承传统BFC算法良好聚类性能基础上,减少计算复杂度,有效提高聚类效率,适用于大规模数据集聚类.