基于目标可感知性的跟踪器设计

本文介绍了基于目标可感知性的跟踪器的理论设计。还介绍了用于增强跟踪性能的最佳跟踪决策（即，航迹起始、确认和终止）的跟踪器参数确定的基本法则和解析式。本文还提供了支持理论设计的信真计算结果并证明该跟踪器在跟踪性能方面的增强。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

无人机感知避让技术分析

无人机的安全性能特别是防相撞能力是影响无人机发展的一个重要因素,无人机感知避让技术是防止无人机发生相撞事故的重要保证。为了解和发展无人机感知避让技术,从无人机空中态势感知、飞行冲突预测和飞行冲突解脱3个方面对当前感知避让技术的研究现状进行了总结介绍,探讨了无人机防相撞工作的发展趋势。     

中学生感知的学校气氛与心理健康的关系:家庭氛围的调节作用

[目的]探讨中学生感知的学校气氛、家庭氛围与心理健康的关系.[方法]采用症状自评量表(SCL-90)、中学生感知的学校气氛问卷(PSCI-M)和一般情况问卷,对随机抽取的600名中学生进行问卷调查.[结果]①中学生的躯体化、强迫与抑郁症状男生低于女生,双方存在显著差(p<0.05);但SCL-90总分及其他因子分不存在显著的性别差异(p>0.05);②家庭氛围融洽的中学生SCL-90总分及各因子分低于家庭氛围一般的中学生,中学生心理健康水平存在显著的家庭氛围差异(p<0.01,p<0.001);③中学生感知的学校气氛不存在显著的性别差异(p>0.05);④家庭关系融洽的中学生所感知的师生关系、同学关系、秩序与纪律优于家庭氛围一般的中学生,双方差异非常显著(p<0.05,p<0.01);⑤中学生SCL-90总分与学校气氛中师生关系、同学关系、发展多样性呈显著负相关(p<0.01),与学业压力呈显著正相关(p<0.01);⑥中学生感知的学校气氛和家庭氛围具有显著相关(p<0.001).[结论]中学生感知的学校气氛、家庭氛围与其心理健康存在显著相关,家庭氛围在中学生感知的学校气氛与心理健康之间起着调节作用.     

防空兵确定被保卫目标重要性的一种方法

防空兵正确确定被保卫目标的重要性,是正确构建防空火力配系的基础.首先全面梳理了确定被保卫重点的六条依据,然后,在分析目标选定因素的基础上,给出了利用层次分析法确定各个指标权重的方法,同时,建立了防空兵评价被保卫重点目标重要性的数学模型,并结合一个实例验证了方法的应用.     

位置感知的覆盖网构建算法

提出了一个基于底层网络位置信息建立P2P覆盖网的算法Lanet:覆盖网中每个节点都选择和本节点物理距离相近的节点作为自己的邻居,逻辑上相邻的节点也是物理上相近的节点。由于路由路径中每跳的延时都较低,这使得所建立的覆盖网络具有非常低的延时伸展率(latency stretch)。Lanet不需要网络中固定的节点集充当地标节点,具有很好的分布性和可扩展性。模拟实验结果表明,利用该算法建立的位置感知的P2P系统能够大幅度降低数据定位的延时。     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径,针对网络中心战的特点,运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题。首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用,然后对主要因素进行了量化建模,提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型,建立了指控网战场感知能力量化计算模型,最后通过仿真,验证了模型的有效性,说明了提高指控网战场感知能力的有效途径。     

基于主成分分析的战场目标选择模型

针对战场目标数量众多、信息复杂的特点,运用主成分分析理论探讨了战场目标选择问题.分析了战场目标的组成.确立了目标重要性评价指标体系,建立了战场目标重要性评估模型.对某作战想定t时刻战场目标的重要性进行了综合评估,得到了战场目标排列顺序.该模型克服了指标权重选择上主观因素的影响,便于计算机编程迅速实现,较好地满足了指挥员快速准确把握打击重心,确立打击次序的需求.     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究*

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径,针对网络中心战的特点,运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题.首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用,然后对主要因素进行了量化建模,提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型,建立了指控网战场感知能力量化计算模型,最后通过仿真,验证了模型的有效性,说明了提高指控网战场感知能力的有效途径.