基于曲线拟合的多传感器时间对准方法研究

针对多传感器数据融合时间不同步、数据率不一致的特点,提出了一种基于曲线拟合的时间对准算法.该方法能将不同传感器测得的不同采样周期的数据对准到同一时间点上,以便进行特征提取与数据融合.同现有算法相比较,该算法计算简单,速度快,提高了融合效率.     

小波分析在雷达信号处理中的应用展望

小波分析在雷达信号处理中的应用研究,已成为近些年来信号处理学科的热点之一。介绍了小波分析的发展历史、研究现状,阐明了小波分析的基本概念,比较了各种小波处理方法的特点,详细讨论了小波在雷达信号处理中的诸多应用,指出了有待解决的各种问题,对小波分析在雷达信号处理中的应用提出了展望。     

基于神经网络的地形匹配方法研究

提出了基于神经网络实现多特征融合的地形匹配算法,充分利用地形的各种不同的统计特征和几何特征,构造了一种地形匹配网络模型.通过对实时图和基准图的分析,给出了计算网络节点之间的权值函数,建立了网络系统能量方程,通过求系统的最小能量得到最佳匹配位置.由于网络能融合地形的不同统计特征和几何特征,所以算法大大提高了系统的抗干扰能力和定位精度,适合于实时图容易发生畸变的地形匹配领域.实验结果表明,定位精度和抗干扰能力均优于传统的地形匹配方法.     

有运力限制条件下的军械紧急调运优化模型研究

军械调运是军械保障工作中一个十分重要的环节,关系到军械保障工作能否快捷有效地完成.考虑到战时状况下军械调运的复杂性、快速性、危险性等特点,文中建立了2种有运力限制条件下的多需求点、多货种军械紧急调运的优化模型,通过严格的数学逻辑推导,对2种模型给出了解析算法,并通过具体的算例表明了模型的正确性及算法的有效性.     

世界军事强国竞相改进多管火箭炮

信息化战场的纵深作战,要求陆军炮兵远战歼敌,因此增大武器的射程和目标侦察、通信设备的作用距离是增强炮兵火力的主要目标。研制射程更远的多管火炮既费时又花钱,而研制远射程的火箭炮或者发展远程火箭弹却容易得多。目前,各国军队大量使用的是20世纪60-70年代的火箭炮,射程大多在15-25公里,而今后通用型火箭炮的射程必须提高到30公里以上才能在炮兵家族中站住脚。由此,俄罗斯、美国等军事强国都竞相改进各自的火箭炮,使射程分别从70公里和40公里增大到100公里和70公里。一、俄研制BM-30“龙卷风”火箭炮威力超过美军MLRS在俄罗斯生产…     

基于混沌系统的扩频通信多源异构数据加密算法

多源异构数据体量呈指数级别增加,数据时序混乱,为此提出基于混沌系统的扩频通信多源异构数据加密算法研究.引入混沌系统,利用Logistic混沌映射多源异构数据,以混沌映射轨迹点为基础,生成多源异构数据混沌序列,通过Merlay状态机控制数据时序,提供子密钥产生信号,以时序控制信号为依据,利用特定阀值函数产生子密钥,采用子密钥对多源异构数据进行正向、反向异或以及取模,实现扩频通信多源异构数据的加密.测试结果表明,密钥相差+10-13无法解密出正确数据;加密后图像、音频数据相关性急剧下降;加密时间范围为16.451 s～18.630 s,低于最高限值.测试结论:密钥敏感性、抗统计特性以及加密效率较好,适合大力推广应用.     

改进cell密度聚类算法在空战目标分群中的应用

针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise, CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题。通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将目标分群转化为聚类问题。通过改进CBSCAN算法的簇类扩展方式,建立基于改进CBSCAN算法的目标分群模型。通过仿真实验,对比分析了K-means、最大期望算法、密度峰值算法、密度聚类算法、CBSCAN算法和改进CBSCAN算法在30种作战态势下的分群准确性和实时性,结果表明:改进CBSCAN算法可以在编队数目未知和目标流形分布的条件下,对多目标编队进行正确分群,且实时性较原始算法提高约30%,具有实际应用价值。     

考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵的多属性决策方法

针对现有概率犹豫模糊多属性决策研究中,专家权重和属性权重的确定存在主观随意性的问题,提出了一种考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵和前景理论的决策方法.基于贴近度度量,考虑专家的偏好性,以追求整体一致性为原则确定专家权重;基于概率犹豫模糊熵,考虑专家的决策差异,度量评估信息的犹豫性和模糊性,确定属性权重;采用前景理论对方案评估信息进行集结,根据价值函数和权重函数得到方案的前景价值,并以此进行方案排序.通过算例对比分析,验证了所提方法的科学性和合理性.     

MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型.仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEMD-CD算法.     

多波束干扰系统多目标干扰决策研究

针对多波束地对空雷达干扰系统同时干扰多目标的资源分配问题,为充分利用干扰资源,综合考虑个体干扰有效与整体干扰效益最大.基于目标威胁等级,围绕发现概率下降程度、定位误差增大程度、干扰有效率3个评估指标,建立多目标优化分配模型,对阵面资源进行动态分配,并利用非支配排序遗传算法进行仿真验证.仿真结果表明,该分配模型可充分发挥多波束干扰系统的优势,实现不同作战阶段干扰效益最大化.