一种基于延迟的仿真交互可信度贝叶斯评估方法

交互行为是分布式虚拟环境仿真推进的基础,交互行为可信对于系统正常运行至关重要。针对交互行为可信性问题,提出了一种基于延迟的交互可信度概率模型。从交互可信度定义出发,明确了交互可信度的内涵及判断标准,分析了交互可信度的先验分布,在此基础上通过贝叶斯方法得到仿真交互可信度的后验评估结果。该方法在降低系统监测负载的同时保证了交互可信度计算的实时性,为仿真系统可信度问题提出了一种新的思路和实用方法。     

基于马氏距离的飞行缺失数据估计方法

针对基于欧式距离的最近邻居的缺失值估计算法的不足,提出了一种基于马氏距离的估计算法来估计飞行数据集中的缺失数据.该算法通过飞行数据之间的马氏距离来选择最近邻居数据,并将已得到的估计值应用到后续的估计过程中,然后采用信息熵来计算最近邻居的加权系数,得到缺失数据的估计值.仿真结果表明该算法优于基于欧式距离的最近邻居缺失值处理算法,是一种有效的飞行数据缺失值估计方法.     

一种修正ESPRIT信号DOA估计算法

分析了典型DOA估计算法的优缺点,针对信噪比较小的情况下对CESPRIT做出了一些修正,将接收数据共轭重排再利用,构造矩阵修正的ESPRIT算法,称之为MCESPRIT算法.理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT以及其他2种修正算法MESPRIT算法及CESPRIT算法相比,在信噪比较小及快拍次数有限时,能够改善信号DOA估计的性能.     

基于感知信息共享的C2网络特征分析

指挥控制（C2,Commandand Control）关系网络连接数的增加会增强指控节点之间的信息共享,但也会增加节点信息处理和交换负荷,如果达到一定程度,则会造成节点本身的“信息过载”从而影响C2网络性能。对此,通过研究C2网络在两种不同处理方式下的共享感知信息平均提交时间,用网络节点响应时间的均方差表征一个C2网络的共享态势感知时间的一致性,最后对两种不同结构C2网络特征参数的计算,说明了网络连接增加会导致信息提交时间的延长,但一致性会增强。     

外弹道数据融合实时算法研究

信息融合技术可以大大减轻指挥决策的工作量,增加信息置信度,减少模糊性,改善系统可靠性.针对靶场实时测控数据处理中急待解决的成片野值干扰等难题,在实时环境中采用数据融合处理方法,讨论了外弹道数据融合实时算法所面临的关键技术,并通过分析与论证得出可行性结论.结论对进一步的系统设计与软件实现具有指导意义.     

城市战场目标分群的组合聚类方法

为了消除或减少城市作战中灰色情报信息对态势评估中目标分群的影响,提出一种基于Chameleon算法的组合聚类方法.根据目标属性间的区间灰数关联度和目标间的距离系数得到相似度矩阵,利用Chameleon算法对目标进行初始分群,然后,对分群中各目标的属性历史数据和分群中心的属性历史数据分别进行区间灰数向量关联分析,实现了目标分群的动态维护.通过算例验证了方法的有效性.     

双枝模糊评判在舰炮性能评估中的应用*

针对舰炮武器性能指标,运用双枝模糊决策方法对舰炮武器性能进行综合评估.该方法提出了新的论域[-1,1],使评估更能符合人的思维逻辑,能够客观的对舰炮性能进行评估,通过对多中舰炮的具体参数指标进评估,得出各种舰炮的性能优劣的排序,具体的数学模型仿真表明,对舰炮武器性能的评估是行之有效的.     

一类广义延拓四元数矩阵的奇异值分解

从普通四元数矩阵的奇异值分解出发,给出了具有行或列对称结构的一类四元数矩阵(即广义四元数延拓矩阵)的奇异值、奇异向量与其母矩阵的奇异值、奇异向量之间的定量关系,推广了现有文献的结果。理论分析和数值实验的结果表明,就一大类广义四元数延拓矩阵而言,仅用母矩阵进行奇异值分解不但可以节省计算量和存储量,而且不影响任何数值精度。     

基于抗差Kalman滤波的航空发动机测试数据预处理技术

针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。     

一种基于BLUE的弹道目标跟踪滤波器

弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。