舰艇编队多声纳数据融合

分析了标准kalman滤波(KF)和自适应kalman滤波(AKF)的原理,通过仿真实验,对两种滤波算法的性能进行比较.结合各种声纳的探测特性和水下目标的特点,建立了舰艇编队的数据融合方案.选用简单凸组合融合算法作为舰艇编队协同反潜的航迹融合算法,将多声纳融合系统的融合结果和简单交叉定位算法进行了比较研究.仿真实验结果表明:自适应kalman滤波比标准kalman滤波具有更好的目标跟踪性能,多声纳融合结果较简单交叉定位结果的性能有大幅度提高,所选用的融合算法航迹能够较好的与真实航迹吻合.     

目标规划法在结构多目标优化设计中的应用

采用目标规划法对某实际工程结构的结构重量和翼梢位移进行了结构多目标优化设计。通过分析该工程结构的有限元模型,建立了其结构多目标优化的目标规划模型,并在给定载荷下利用拟合搜索策略对该模型进行了优化计算,得到了最满意结构尺寸。证明了目标规划法在实际工程结构多目标优化设计中应用的有效性。     

基于证据聚类的多源传感器证据组合研究

在分析D-S证据组合公式所存在问题的基础上,根据聚类分析思想,提出了对证据进行聚类加权的证据组合方法.该方法将较为相似的证据归为一类,根据聚类结果对证据有区别地进行组合,不同类之间的证据根据聚类距离进行加权后组合,同一类证据按一种加权证据组合公式组合.应用到目标识别系统后使其性能在一定程度上得到改善.最后通过计算实例表明算法是有效的.     

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.     

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%.     

基于主成分分析的空中目标识别

在对空中目标类型进行归类的基础上,建立了融合目标战术特征和物理特征的评价指标体系,运用多元统计分析中的主成分分析法对空中目标识别中的多项指标进行了综合聚集,在理想点的基础上建立了综合优化决策模型.实例验证该模型能有效地解决目标类型识别的问题.     

量化误差对数字波形合成信号的影响分析

主要讨论了数字波形合成中I/Q基带信号数据的幅度量化方法及误差的产生,分析了不同的波形数据量化位数对合成波形质量的影响,并给出了仿真和相应的硬件实验平台的实测结果.为工程实现提供了参考依据.     

一种基于遗传算法的多传感器管理算法

分析了针对多传感器多目标分配的传感器管理算法的特点以及存在的问题,结合遗传算法的思想,给出了一种以目标联合信息增量为效能的传感器管理算法,并进行了算法的仿真.仿真结果表明,基于遗传算法的传感器管理算法是有效的,特别是问题规模较大时更比规划方法具有实用性.     

实现基于Internet的高质量现代远程教育技术

基于Intemet的现代远程教育是一种全新的教育形态。文章讨论了实现高质量的现代远程教育的几种技术支持。