“打击时敏目标”任务的Petri网建模方法

对武器装备体系而言,作为现代战争中的重要样式"打击时敏目标"任务可分为获取时间窗口和利用时间窗口打击目标两个阶段。首先分析了打击时敏目标任务的过程,然后提出使用广义随机Petri网(GSPN)描述时间窗口的获取过程的方法,引入了负位置和负令牌的概念,最后提出用改进的GSPN描述利用时间窗口打击目标的过程的方法,并建立了一个"打击时敏目标"任务的Petri网模型。     

有限数量机载雷达目标覆盖价值算法

针对有限数量机载雷达目标覆盖价值问题,建立了机载雷达载机待选轨道中心点(COCP)概念;分析了COCP和目标点之间的关系,给出了有限数量机载雷达目标覆盖价值问题的数学模型。通过分析有限规模COCP集合的方法,建立了多个机载雷达部署约束条件的数学模型。通过对COCP集合和目标点集合进行约束排除和聚类,简化了研究问题。总结出了有限数量机载雷达目标覆盖价值数学模型的最优解和启发式次优解,实例仿真结果表明该模型和算法的有效性。     

水平集方法中速度停止项函数的改进

对速度停止项函数的研究发现,现今的速度停止项采用的单一全局阈值法很难使经典水平集算法得到较准确的分割效果。为此,提出了一种新的速度停止项函数,该函数通过引入变阈值较好的区分了图像的边缘区与同质区,以使采用该速度停止项函数的水平集方程实现在同质区加速演化,在边缘区停止演化的目的。实验结果表明,采用速度停止项函数能够使水平集方法获取更好的分割结果。     

一种改进的联合概率数据关联算法

联合概率数据关联算法(JPDA)是密集杂波环境下一种有效的多目标跟踪算法,但该算法的复杂度会随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间,提出了一种改进的联合概率数据关联算法(I-JPDA)。首先通过合理选取跟踪门门限的阈值,去除小概率事件,然后再根据跟踪门内目标的关联概率对关联事件的概率密度值进行衰减,计算出跟踪门内各目标的关联概率。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法在保证跟踪成功率的同时,还具有算法简单、计算量小和易于工程实现等优点。     

基于混合贝叶斯网络的非协作式敌我识别系统

混合贝叶斯网络就是允许连续节点和离散节点同时存在的贝叶斯网络。将混合贝叶斯网络应用到非协作式敌我识别系统中,建立了敌我识别的混合贝叶斯网络模型,通过混合贝叶斯网络实现多传感器敌我融合识别及识别可信度分析。仿真结果证明了混合贝叶斯网络可以很好地实现非协作式敌我识别系统的功能,并且该方法直观、准确度高,提高了敌我识别的可靠性。     

基于D-S证据理论的多特征数据融合算法

Dempster-Shafer证据理论是不确定推理的一种重要方法,提供了一定程度的不确定性,可以指定给相互重叠或互不相容的命题,然后通过Dempster组合规则将不确定性信息在新证据中进行重新分布,该理论在许多方面都得到了广泛的应用.将来自图像传感器的多种图像特征,通过D-S证据理论将这些特征信息进行融合,并应用于目标的识别.实验结果表明D-S证据理论用于多特征数据融合的目标识别算法是有效的,基于该理论的多特征数据融合具有广阔的应用前景.     

一种基于知识的港口识别与理解方法

港口识别技术在军事上有着重要的应用前景。采用由上而下的知识驱动策略,充分利用了港口的图像特征,在低层处理中采用自适应平滑技术(Saint-Marc)进行预处理;中层处理提取港口重要对象目标(包括水域、防波堤和港口轮廓),用阈值分割和区域增长相结合的算法提取水域,用结构特征识别防波堤和港口轮廓;最后在高层处理中借用语义树的概念分析港口重要对象间的关系,采用概率松弛法进行港口的目标检测与识别。     

网络中心战中基于MAS的分布式辅助决策研究

在海上网络中心战环境下,提出了基于MAS(Multi-Agent Systems)的分布式辅助决策方法。首先建立了基于MAS的体系结构,然后对体系结构下的效能评估进行了研究,并采用合同网协议对武器目标分配的流程进行了研究。仿真实验表明了此框架下的效能评估和武器目标分配是有效可行的。     

空中多红外目标威胁程度排序方法

提出了一种空中多红外目标威胁程度排序的方法:首先,提取红外图像中能够表现目标运动特征的参数,分析了各参数对目标威胁程度的影响;在此基础上,修改传统的优势函数,提出一种基于目标运动参数的分层威胁程度排序法;最后给出了仿真算例,计算结果表明,该排序法可以全面、有效地完成空中多目标威胁程度排序的计算。     

一种雷达组网目标分配数学模型

根据雷达的探测性能和雷达运用的战术规则,结合雷达情报保障的要求,总结出了目标分配的准则,建立了目标分配的数学模型。该模型通过两个目标函数得到了目标分配的最优方案和方案优劣排序,排序结果供指挥员根据实际情况进行选择。仿真结果表明该数学模型比较有效地解决了目标分配问题。