基于IMM的估计算法对机动目标跟踪的比较

机动目标跟踪一直是倍受关注的问题,而交互式多模型方法(IMM)是解决这类问题的经典方法.由于传感器的发展或受某种客观条件的限制等,产生了各种基于IMM的算法.为此,介绍了IMM及基于IMM的几种经典估计算法,对它们进行比较研究,并通过机动目标跟踪的仿真算例说明各算法的适用条件、原理、异同点、性能及复杂性,对机动目标跟踪估计器的选择有重要参考价值.     

As-IPDA算法的天波超视距雷达目标跟踪研究

天波超视距雷达(OTHR)具有低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战.针对OTHR在低检测概率下跟踪目标存在失跟率高的问题,将As-IPDA算法应用到OTHR目标跟踪中,通过大量的仿真实例验证了As-IPDA算法在超视距雷达目标跟踪应用中的可行性,并分析了平滑步长、航迹存在性转移参数、目标检测概率对算法性能的影响,给出了算法参数选择建议,为工程应用提供理论参考.     

新混合智能计算法在 UCAV 航路规划中的应用

无人作战飞机(UCAV)出航执行对地攻击(或侦察)任务,若事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,就飞行航路进行整体规划设计,则可以综合减小被敌方发现和反击的可能性,最大限度地降低耗油量,从而显著提高其执行任务的成功率.在对进化算法研究的基础上.将用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法加以改进,引入优秀个体保护法和模拟退火的策略思想,借以克服进化算法固有的易陷于局部最优的早熟现象,然后运用于UCAV的航路规划.实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,寻优效果明显优于常规进化算法,规划出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的综合需要.     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法

对目标超视距空战将是今后空战的主要形式和发展趋势,多机协同多目标攻击中的关键问题是空战决策.首先建立了空战态势评估方法,结合蚁群算法思想,提出了一种新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明基于自适应蚁群算法解决多机协同空战的目标分配问题是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度.     

VC实现故障诊断的智能化

针对大规模集成电路或非线性电路的故障诊断存在着定位困难和诊断速度低的问题,而且传统电路专家诊断系统有一定的缺陷.结合神经网络用于诊断的优点和VC程序的通用性强等特点,构造了一种神经网络的故障诊断系统,并且介绍了该系统的设计思想、实现过程及诊断实例.     

AVS解码中插值算法的硬件实现

在AVS标准中的插值算法采用分像素提高视频解码的清晰度,也是解码端主要的访存和计算瓶颈.为了得到分像素位置的像素值,需要参考其周围相邻的像素值;针对亮度和色度插值设计了一种基于流水线的并行架构,计算出不同位置上的分像素值,提高了解码系统的运算速度,与其他设计完成的解码器模块配合,在FPGA上实现AVS高清实时解码.     

面向体系的目标选择形式化描述及分析

针对信息化条件下各类目标相互作用反制作战能力倍增的特点,进行面向体系目标选择的相关问题分析。通过分析目标体系的概念和层次结构,建立目标选择的概念模型,并进行目标选择的形式化描述与分析,提供了一种研究军事概念模型的思路和方法,有助于目标选择决策支持系统的开发与验证。