基于防空反导的战术级通用态势图分析研究

针对不同战场角色、作战任务、作战规模、战场级别、关键事件环境等情境因素中,指挥员无法准确而迅速地获取需要的信息等问题,在战术级指控系统与当前防空反导发展趋势的基础上,集中详细地阐述了通用态势图。在战场态势预测分析的基础上,进一步介绍了其关键技术,并通过仿真数据进行了验证。在帮助指挥员深入认知战场态势上提供了辅助,从而减少了冗余态势信息对指挥员的干扰,缩短了整个决策环的时间。     

基于叠合度的维修性多源数据融合方法

针对装备维修性试验数据样本量不足的问题,采用了数据融合方法进行扩充数据样本量,通过建立折合模型对多源先验数据进行转换,解决了与现场数据差异较大难以实现数据融合的问题,采用了改进的Bayes Bootstrap法对多源数据的分布参数进行拟合,建立基于叠合度的数据融合模型,对装备维修性多源先验数据进行融合,结合某型坦克试验数据进行算例分析,证明了该方法的可行性。     

多站遥测数据加权融合方法

针对靶场试验中遥测数据融合处理问题,提出了一种多站遥测数据加权融合处理方法。依据对加权融合思想的分析,构建了融合权重与测量精度之间的对应计算模型;依据地面测量站对导弹实测数据的统计分析,构建了测量设备实时测量精度模型。基于典型算例对所提算法进行验证,结果表明所提算法能够较好地解决遥测数据融合处理问题,具有一定的理论意义和较好的应用价值。     

FDIA对雷达组网系统数据融合的影响分析

雷达组网系统将多部雷达组成互联互通的网络,作为典型的赛博物理系统,同样面临着赛博攻击的威胁。为了研究赛博攻击对其性能产生的影响,构建针对雷达组网系统交互式多模型(IMM)数据融合的虚假数据注入攻击(FDIA)模型。建立机动目标动态模型,以及单站雷达和雷达组网系统基于交互式多模型融合算法的分布式数据处理模型。分析虚假数据注入攻击的原理,并建立对应的数学模型。根据机动目标动态模型,进行实验仿真,结果显示虚假数据注入攻击对单站雷达目标状态估计的影响,明显大于对组网雷达目标状态融合估计的影响,验证了雷达组网系统数据融合对于虚假数据注入攻击具有一定的鲁棒性。     

作战数据工程建设与发展

战争形态正加速向信息化战争演变,数字化作战成为主要形式,作战数据以前所未有的深度广度进入战争全脉络,成为作战的核心,影响着战争进程甚至决定成败。习主席高度重视作战数据建设,多次指出我军数据积累严重不足是军事斗争准备的短板弱项。因此,建设完善配套的作战数据库和形成战时高效的作战数据保障能力,对获取作战信息优势、提升指挥控制能力至关重要,对于提高我军基于网络信息体系的联合作战能力具有重要的支撑作用。     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.     

基于Bayes理论的航空电子设备可靠性评估

针对航空电子设备无失效数据可靠性分析问题,提出了weibull分布下基于Bayes理论的无失效数据分析方法,基于分层Bayes思想建立了模型,推导出可靠性参数后验分布计算公式,结合实例,验证了方法的有效性,结果表明,此方法计算结果符合工程实际,在其他电子设备可靠性分析中,有一定的借鉴意义.     

密集杂波环境下用于多目标跟踪的改进PDA算法

概率数据关联(PDA)算法在密集波环境下跟踪单目标时具有良好的效果,但当跟踪多目标时,由于未能考虑相邻目标间的相互影响,因此效果不佳,针对PDA算法的不足,基于多目标跟踪中相邻目标间相互影响的特点,提出了一种新的改进概率数据关联(NIPDA)算法.新算法引入量测J属于目标t的概率Bjtk,并用其对关联概率进行修正,从而在计算互联概率时考虑了相邻目标间的影响.仿真结果表明,新算法在计算量与PDA算法相近的情况,提高了目标跟踪成功率.     

数据融合在组网雷达作战效能发挥中的应用

在现代战争中组网雷达由于充分利用了各单部雷达的资源和数据融合技术的优势,使得在探测、定位、跟踪、识别、威胁判断等方面的雷达网整体性能得以大幅度改善,从而使整体作战能力得到极大提高,使其在现代战争尤其是争夺制电磁权方面扮演了越来越重要的角色.介绍了组网雷达的概念并对其所具有的优越作战能力进行了初步探讨和分析,然后阐述了数据融合技术在组网雷达作战效能发挥中的应用,最后从理论研究的角度详细分析了秩K融合规则、贝叶斯推理法、最大似然法等数据融合算法在组网雷达融合发现概率模型的建立及对敌方空袭目标战术意图识别方面的具体应用.     

基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。