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981.
交通目标体系在作战中是打击目标选择的重点,在目标选择前需要对交通网络的节点及关联关系的重要性进行准确评估.交通目标体系是一种多层复杂网络模型,目前的评估方法没有考虑到路径的权重和对网络整体价值,造成评估模型与实际网络不符合的问题.针对该问题,提出一种改进的融合算法对多层网络进行评估.该方法构建的节点关联度矩阵考虑了各层网络中边的权重和网络整体价值,再将每层的节点关联度进行融合.通过仿真分析和对比,该方法能够准确有效地评估多层交通网络节点的重要性,对目标选择具有一定实用价值.  相似文献   
982.
近年来,电子战设备和信号情报系统更加高效小型化,无人机可以携带的载荷种类不断增多.随着无人机的研究、设计和制造水平得到前所未有的提高,在无源定位领域开始发挥越来越重要的作用.从无源定位技术的分类入手,重点研究无人机无源定位的方式、对象和关键技术;以雷达辐射源为例,构建了小载荷无人机虚拟到达时间差(Virtual time differences of arrival,VTDOA)无源定位模型,讨论了对应的定位算法,并给出了仿真试验结论;最后根据最新研究成果展望了无人机无源定位技术的发展趋势.  相似文献   
983.
监测区域的覆盖要求和向信宿传输数据的可靠性是多状态节点的无线传感网络(Wireless Sensor Net-works,WSNs)应用的关键.为了量化覆盖要求和数据传输的可靠性,提出区域覆盖-可靠(Area Coverage Reliability,ACR)指标.ACR指标结合WSN可靠、区域覆盖、能耗、信宿的移动、节点的随机值日率以及节点的多状态.并利用Monte Carlo仿真方法,构建能量矩阵评估节点和值日率对ACR的影响.能量矩阵反映了节点的剩余能量、向邻居节点传输数据所消耗的能量以及网络连通率.仿真结果表明,ACR并不随节点数的增加而呈线性增长,但值日率的增加使ACR下降.  相似文献   
984.
如何科学、量化进行编波冲击是影响和制约合成作战单元抢滩阶段战斗的焦点问题、瓶颈所在.通过分析研究影响编波冲击的主客观因素,建立了合成作战单元抢滩阶段作战编波冲击模型,提出了基于"和数分解"的多目标优化搜索算法,并结合算例对模型的有效性和可信性进行了验证,对编波方案的价值进行了评价和优化分析.  相似文献   
985.
人工蜂群算法存在初始蜜源具有随机性,后期收敛速度慢,易早熟等问题.运用最大最小距离积法处理初始蜜源,把K均值聚类算法与人工蜂群算法相结合,提出改进的人工蜂群算法,用于解决无人机路径规划问题.仿真结果表明改进的人工蜂群算法收敛速度更快,得到的解的适应度更好.  相似文献   
986.
城市是进行特种作战、爆发恐怖活动和突发性事件并影响地区稳定的重要地域,信息化时代的今天,以无人机倾斜摄影测量为代表的新测绘技术突飞猛进,为建立实景三维城市战场带来契机,从城市战场环境作战需求出发,介绍了无人机倾斜摄影测量技术和城市战场实景三维建模流程,基于Context Capture获得了逼真、高精度的城市三维模型,结合LocaSpace Viewer实现了城市战场要素标绘、量测、通视、可视域、雷达等可视化分析,实验成果证明了方法可行性和有效性,突破了传统二维地图的视觉和量测上的局限,为指挥员分析利用地形、指挥决策提供重要参考.  相似文献   
987.
针对无人机在飞行时存在执行机构故障和外界干扰问题,建立了无人机的动力学模型和系统发生执行器故障时的模型,提出了一种将迭代学习观测器和鲁棒自适应控制相结合的容错控制方法.利用迭代故障观测器去观测无人机控制系统的状态并通过迭代实时跟踪执行器故障,给出了该观测器的收敛性分析,并在此基础上设计基于自适应增益的趋近律,实现系统鲁棒自适应控制.进一步基于Lyapunov方法从理论上证明了设计的容错控制器的鲁棒稳定性.使用无人机控制系统对方法进行验证,仿真结果验证了方法的有效性.  相似文献   
988.
针对多舰艇协同被动探测超视距目标的问题进行研究,分析纬度差异对多舰协同被动定位目标精度的影响,并通过仿真手段计算不同纬度下多舰协同被动定位目标的精度变化情况.结果显示,该方法在中低纬度对目标的位置解算精度较高,可为被动超视距条件下多舰协同进行目标位置解算提供参考.  相似文献   
989.
反潜巡逻机与无人艇协同反潜作战可以发挥两者的互补优势、大幅提高反潜效能,是未来反潜作战的重要方式.针对反潜巡逻机与无人艇反潜能力特性,提出了在应召反潜中使用被动声纳浮标与艇载主动声纳组成的多基地声纳系统搜潜的思路.以无盲区探测区域有效覆盖目标散布区域为目的,分析多基地声纳的阵型设置、计算重要参数、论述平台的航路规划问题,最后利用实例分析证明了应召反潜中艇-机协同声纳搜潜设想的可行性,对有人/无人平台协同反潜作战研究具有一定的参考意义.  相似文献   
990.
考虑到多编队在低可观测情况下存在的目标跟踪问题,提出了一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法的编队目标跟踪方法.该方法是在修剪融合过程中,先保留剪掉的高斯分量,再对这些分量进行状态外推,利用JS(Jensen-Shannon)散度判断下一时刻状态估计值与外推状态值是否相似,以判断结果体现目标丢失情况,使得真实目标不丢失,解决了低可观测情况下目标易漏检带来的跟踪性能下降问题.然后,利用编队目标的特点,结合密度聚类方法估计出编队整体的状态,避免因状态估计集合中状态值过多影响算法性能.最终,仿真实验结果表明,该方法可以在低可观测情况下有效跟踪编队目标,具有较好的跟踪性能.  相似文献   
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