POMDP在战场决策评估中的应用和仿真

通过将贝叶斯统计方法和POMDP(部分可观测马氏决策过程)方法相结合,采用计算机模拟的方式,预测在给定条件下可能产生的各种作战决策的质量.为解决不确定条件下对决策质量的定量评估提供了一种比较可行的方法.     

一种全局最优的多感测器检测融合算法

在实际检测中,由于带宽、信道衰落和信道噪声等因素的影响,从本地检测器至融合中心的信道通常无法保证为理想传输信道,另外由于本地检测器和融合中心的距离比较远,会加剧信道的非可靠性和增加信道的传输能量,于是就在本地检测器和融合中心之间增加中继节点.然后利用贝叶斯规则对所有节点的判决规则进行联合最优化.最后通过仿真对系统的检测性能进行了比较.     

雷达网威力仿真中的复杂区域图形处理算法

以实际阵地环境下的雷达网复杂探测区域为研究对象,提出了雷达单元平面探测复杂区域填充的"橡皮擦"算法,雷达网平面探测区域面积计算、边界提取算法.并进行了仿真验证,仿真结果表明了算法的有效性,可广泛应用于雷达网威力仿真及其他相关领域中.     

弹炮结合武器系统效能评估方法研究

通过Matlab软件编程,建立了一个小规模的弹炮结合武器系统的作战仿真模型,进行蒙特卡罗仿真.通过对仿真结果的分析和参考相关文献,确定影响弹炮结合武器系统作战效能的主要因素.建立一个BP神经网络模型,该模型以这些影响弹炮结合武器系统效能的主要因素为输入,以弹炮结合武器系统对目标的拦截率为输出,利用大量仿真所得数据作为样本对神经网络模型进行训练,并验证了其有效性.     

基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.     

进化粒子滤波算法在雷达目标跟踪中的应用

进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象.将进化粒子滤波算法应用于雷达目标跟踪过程中,变异强度的选择参考系统噪声与观测噪声性质,并通过粒子匮乏现象的强弱选择是否应用进化算法,从而大大减少了计算量.仿真结果显示所提出的算法对雷达目标跟踪有较好的应用价值.     

反辐射导弹对地空导弹雷达装备的毁伤模型研究

对常规杀伤方式(破片杀伤)反辐射导弹建立毁伤模型,分析其破片场,研究其有效破片随距离的失效规律,最后讨论其模拟程序框图,仿真运算验证模型的可行性.     

对线性调频步进信号ISAR成像系统的相干干扰技术

逆合成孔径雷达(ISAR)成像通过对距离向和方位向的二维压缩,具有比普通雷达更强的抗干扰能力.线性调频步进信号由于其独特的优点更是在ISAR成像中占据了重要地位.提出了一种对接收到的线性调频步进信号进行附加的频率调制和相位调制后转发,从而以较小的干扰功率干扰线性调频步进信号ISAR成像系统的方法.仿真实验表明,这种方法是行之有效的.     

GPS信号捕获跟踪的仿真分析与研究

GPS天线信号到射频前端变换后的中频信号,再经模拟数字转换,便可得捕获与跟踪的原始信号.采用专用集成电路设计的GPS接收机极大地限制了用户对这原始信号的性能分析和新算法的自由开发.先对GPS信号的形成和接收机的结构作扼要介绍,再对GPS信号的捕获与跟踪进行算法研究与仿真实现.结论表明通过仿真技术能有效地复现出捕获和跟踪的GPS信号.     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.