战场数据融合仿真系统设计与实现

介绍了一种战场数据融合仿真系统的设计与实现方法。该系统由场景设定、信号产生、融合跟踪处理、目标识别、态势与威胁估计与数据库支持等功能子系统组成,模拟了数据融合的整个信息处理流程,包括:主动探测雷达、雷达侦察设备、通信侦察设备和敌我识别器获取敌我目标观测信息、利用多传感器跟踪数据对目标进行融合跟踪、提取辐射源电磁信息特征对敌方目标识别,进而形成态势与威胁估计。最终在Visual C#开发平台上利用MapX和ORACLE开发了战场数据融合仿真系统,并成功应用于实际系统中,取得了较好的效果。     

基于混合粒子群优化的多目标决策新方法

多目标优化问题中的一个关键在于合理地评判各有效解的优劣。通过引入灰色系统理论中灰色关联度的概念作为评判准则,结合粒子群优化算法进行有约束多目标规划问题的研究。提出了一种新的不可行解的保留策略,进化过程中以此策略保留适量的不可行解,有利于增强对约束边界附近可能的最优解的搜索,同时,针对粒子群优化算法的容易陷入局部最优的缺点,实现了以粒子群优化为载体的混合算法:即对全局极值邻域进一步混沌搜索寻优。仿真结果表明改进的算法对多目标决策问题是有效的。     

基于双目视觉的自动跟踪系统应用

在研究双目视觉系统发展现状的基础上,提出将计算机双目视觉技术应用于物体目标的自动跟踪。计算机立体视觉是机器人研究的重要内容,被人们广泛研究。随着研究的不断深入,计算机双目视觉技术在生物医学、制造工业和信息工业等领域逐渐显示出很好的应用前景。主要研究从两幅二维图像获得物体运动轨迹。     

“打击时敏目标”任务的Petri网建模方法

对武器装备体系而言,作为现代战争中的重要样式"打击时敏目标"任务可分为获取时间窗口和利用时间窗口打击目标两个阶段。首先分析了打击时敏目标任务的过程,然后提出使用广义随机Petri网(GSPN)描述时间窗口的获取过程的方法,引入了负位置和负令牌的概念,最后提出用改进的GSPN描述利用时间窗口打击目标的过程的方法,并建立了一个"打击时敏目标"任务的Petri网模型。     

有限数量机载雷达目标覆盖价值算法

针对有限数量机载雷达目标覆盖价值问题,建立了机载雷达载机待选轨道中心点(COCP)概念;分析了COCP和目标点之间的关系,给出了有限数量机载雷达目标覆盖价值问题的数学模型。通过分析有限规模COCP集合的方法,建立了多个机载雷达部署约束条件的数学模型。通过对COCP集合和目标点集合进行约束排除和聚类,简化了研究问题。总结出了有限数量机载雷达目标覆盖价值数学模型的最优解和启发式次优解,实例仿真结果表明该模型和算法的有效性。     

复杂军事网络的鲁棒性分析

分析了复杂军事网络具有BA复杂网络模型的特性,通过基于MATLAB语言对BA复杂网络模型的仿真,发现了网络中最大簇大小和簇参数对于不同攻击类型的变化规律,分析结论是辨认和停止基于局部拓扑信息的选择性攻击,可有效防护对于复杂军事网络的分布式攻击。     

一种改进的联合概率数据关联算法

联合概率数据关联算法(JPDA)是密集杂波环境下一种有效的多目标跟踪算法,但该算法的复杂度会随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间,提出了一种改进的联合概率数据关联算法(I-JPDA)。首先通过合理选取跟踪门门限的阈值,去除小概率事件,然后再根据跟踪门内目标的关联概率对关联事件的概率密度值进行衰减,计算出跟踪门内各目标的关联概率。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法在保证跟踪成功率的同时,还具有算法简单、计算量小和易于工程实现等优点。     

基于D-S证据理论的多特征数据融合算法

Dempster-Shafer证据理论是不确定推理的一种重要方法,提供了一定程度的不确定性,可以指定给相互重叠或互不相容的命题,然后通过Dempster组合规则将不确定性信息在新证据中进行重新分布,该理论在许多方面都得到了广泛的应用.将来自图像传感器的多种图像特征,通过D-S证据理论将这些特征信息进行融合,并应用于目标的识别.实验结果表明D-S证据理论用于多特征数据融合的目标识别算法是有效的,基于该理论的多特征数据融合具有广阔的应用前景.     

基于攻击区匹配的机载雷达作战效能评估方法

复杂电子对抗环境下机载雷达作战应用的不确定性,对其进行作战效能评估存在很大困难。提出一种基于攻击区匹配的机载雷达作战效能评估方法,该方法以无干扰条件下雷达对目标参数的测量值进行解算得到的火控攻击区为基准,计算相同作战态势下在干扰环境中我机机载雷达测得的受干扰参数解算得到的火控攻击区落在基准攻击区内的概率,以此攻击区匹配率作为评估准则对机载雷达的作战效能进行评估。通过实例仿真说明该方法能对机载雷达在体系对抗环境中的作战效能进行有效评估。     

网络中心战中基于MAS的分布式辅助决策研究

在海上网络中心战环境下,提出了基于MAS(Multi-Agent Systems)的分布式辅助决策方法。首先建立了基于MAS的体系结构,然后对体系结构下的效能评估进行了研究,并采用合同网协议对武器目标分配的流程进行了研究。仿真实验表明了此框架下的效能评估和武器目标分配是有效可行的。