ADC改进模型评估导弹武器系统效能北大核心

为更好地评估存在阶段性飞行特征的导弹武器系统整体效能,将传统ADC模型中的可信性(D)分解为主动段、中间段、再入段3个阶段可信性分别的乘积,并从实战对抗出发,引入操作人员能力素质系数K和战场环境影响参数Q,构建了导弹武器系统综合效能评估指标体系,提出了一种新的效能评估模型ADC改进模型。同时根据导弹武器系统的工作原理及作战运用,综合专家打分、层次分析、模糊综合评判、加权求和等方法量化分析了系统的作战效能。通过实例分析验证了该评估方法的正确性和有效性,为今后导弹的设计研发和作战使用提供了科学决策依据。     

对未知复杂体制雷达信号融合处理算法北大核心

针对算法对缺乏数据库的未知复杂体制雷达信号不能有效的进行融合处理的问题,提出了一种对未知复杂体制雷达信号融合处理算法。该算法首先进行实时建库,然后计算各参数的相似度,再利用D-S证据理论依次对信号各参数相似度和对各信号进行多层融合处理,最后合并完善信号。仿真实验表明该算法可较好对未知复杂体制雷达信号实现融合,处理有效率高,在大样本个数能保持稳定的处理有效率,且耗时较少。     

基于人员分配的舰载机出动调运指挥模型

为提高舰载机出动率,最大限度减少保障人员平均工作时间,提出一种基于人员分配的舰载机出动调运指挥模型。对舰载机出动调运保障工作时序、能力及流程进行分析;根据舰载机出动调运保障的特点,建立基于人员分配的舰载机出动调运指挥模型,对舰载机出动调运指挥进行优化,并结合实例验证了模型的可行性。结果表明,该模型能提高舰载机的飞行保障效率,减少保障人员的工作量。     

有/无人协同近距空中支援作战研究

近距空中支援（close air support,CAS）是空中作战力量支援地/海面部队的重要作战样式。基于美军使用机载前进空中控制员（forward air controller(airborne),FAC(A)）执行CAS的作战分析,总结出无人机引导有人机执行近距空中支援的军事需求,并就有/无人协同近距空中支援的典型作战场景、任务流程、体系节点分工展开分析,重点剖析末端协同实施阶段涉及的核心技术,基于主要体系节点通联方式和能力需求分析,给出了有/无人协同近距空中支援的工程化实施思路,为有/无人协同近距空中支援体系能力建设提供技术支撑。     

有/无人协同探测编队指挥控制系统结构设计

针对有人机动雷达/无人机集群（manned mobile radar/unmanned aerial vehicle cluster,MMR/UAVC）编队指挥控制系统结构设计问题进行了研究。以未来无人机蜂群探测任务为背景,提出MMR/UAVC协同探测作战模式,结合编队组织结构和作战流程,对指挥控制系统总体设计提出具体要求。在此基础上,设计了包括决策规划层、协同控制层和效能评估层的递阶式指挥控制系统结构,概括了各层次主要功能与逻辑关系。对指挥控制系统的关键模块和支撑技术进行了分析。     

基于事件的视觉SLAM综述

事件相机是一种生物学启发的新型视觉传感器。不同于传统相机输出强度图像帧,事件相机检测每个像素点的亮度变化,当亮度变化超过某一阈值,产生包含像素位置、时间戳及变化极性的像素级事件输出。同步定位与地图构建（SLAM）是一种让机器人独立估计自身位置并同步增量式地构建周围环境地图的技术,使用传统相机进行SLAM已经是一个成熟的话题,但在高速、高动态范围等挑战性场景下,传统图像帧易产生运动模糊。事件相机具有低延时、高时间分辨率、高动态范围等优秀特性,可以在SLAM领域弥补传统相机的不足,但“事件”这种非常规的异步输出形式导致了处理范式的转变。首先介绍了SLAM技术的基本流程,其次介绍了DVS、ATIS和DAVIS三种典型的事件相机,列举了基于事件的SLAM性能评估方法,梳理了事件寿命估计、时间平面表示、事件帧表示等事件数据的不同处理方式,然后回顾了事件相机在国内外视觉SLAM领域的应用研究并进行了总结和对比,最后对基于事件的视觉SLAM技术作了总结并展望了其未来发展趋势。综述表明,事件相机可以进一步拓宽视觉SLAM的应用场景,但新的数据形式和尚不成熟的硬件体系限制了基于事件的SLAM的发展。未来...     

改进AHM-TOPSIS的智能化雷达信息处理性能评估方法

针对智能化雷达信息处理性能评估需求,从雷达信息处理包含的目标检测、目标识别和剩余杂波抑制3种技术着手,构建了智能化雷达信息处理性能评估指标体系。使用评分标度替代比例标度对属性层次模型进行改进,通过改进后的属性层次模型对指标体系进行赋权。在评估模型中引入灰色关联分析法,使用灰色关联系数替代欧式距离,利用改进的逼近理想解排序法对不同方案的智能化雷达性能进行排序,筛选出最优的智能化雷达技术方案。通过智能化雷达的工作数据验证了该方法的有效性。     

有人/无人机协同作战能力生成问题研究

有人/无人机协同作战是一种新型空中作战样式。为充分发挥两类飞机各自优势特点,加速体系作战能力生成,在系统总结有人/无人机协同作战优点的基础上,分析了世界各军事强国在该领域的研究和发展成果,从关键技术、资源整合和协同训练三个方面提出了有人/无人机协同作战能力生成的关键问题,并围绕注重标准建设、强化顶层设计和拓展协同训练提出加速有人/无人机协同作战能力生成的措施办法,为发展新型空中作战力量提供参考。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。