网络中心与平台中心的声纳浮标探测概率建模

针对基于网络中心与平台中心的声纳浮标组网探测问题,在分析声纳浮标瞥概率模型的基础上,建立了两种方式下声纳浮标网的发现概率计算模型,给出了评价声纳浮标网探测效能指标.最后以声纳浮标拦截阵探测为例,对基于网络中心和基于平台中心的声纳浮标网探测效能进行分析,仿真了声纳浮标布设数量与布设间距对探测效能的影响.结果表明:当声纳浮标布设数量超过一定值时,继续增加并不能使网络中心的探测效能显著增加;与平台中心探测相比,声纳浮标瞥概率为Fermi模型时,网络中心探测的优势并不显著.     

民转军技术

DE密度渐变大容量空气净化滤材 关键技术参数或产品性能：由于DE密度渐变大容量空气净化滤材采用的是进风面至出风面由疏松到致密的梯级纤维排列,出风面纤维密度大,粘结度强,因此纤维不易脱落,使不同粒径的尘埃分布于不同的纤维层,避免了尘埃集结于滤材的表面或中上层。     

直扩/跳频测控信号捕获算法研究

指出了将直扩/跳频用于航天测控在信号捕获时的特殊性,针对这些特殊问题提出了混合扩频测控的捕获方案,并对其中的2个方面进行了改进.采用基于凯泽窗PMF-FFT方法来实现对频谱幅值的扇形衰减进行改进,采用抛物线插值法对多普勒估计时产生的栅栏效应进行改进.理论分析和仿真结果表明,与原有算法相比较,在相同积分时间内,凯泽窗PMF-FFT方法比直接PMF-FFT能够有效降低FFT输出的峰值衰减,减小频谱泄漏;抛物线插值测频能够有效减少频谱估计误差,从而利于后继跟踪的快速建立.     

粒子滤波跟踪弹道下降段在炮位侦察中的应用

在传统的炮位侦察方式中,往往对对方炮弹弹道上升段采用扩展卡尔曼滤波方法进行弹道跟踪,这就导致了阵地部队安全性和雷达威力受限的问题,而开展对方弹丸弹道下降段跟踪的研究有利于解决这一问题.对于弹道下降段的跟踪,采用传统的扩展卡尔曼滤波方法无法满足炮位侦察的精度需求,而粒子滤波方法的应用使得这一思路变为可行.首先描述了对下降段弹道跟踪时炮位侦察的全过程,并建立了待跟踪弹道目标的状态空间模型,然后应用粒子滤波方法对下降段弹道进行了跟踪辨识.仿真结果表明,粒子滤波具有比扩展卡尔曼滤波精度更高和运算时间更长的特点,其仿真结果能够满足炮位侦察的精度要求.     

基于保障概率的装备磨损单元备件配置研究

备件在装备保障中发挥着至关重要的作用,而备件的数量则决定着装备的维修能力和保障水平.针对装备磨损部件预防性维修的研究较少,介绍了一种较为简便、实用的定时更换策略,通过对寿命服从正态分布的磨损部件的分析,导出了基于保障概率的磨损单元备件计算模型,最后给出了计算实例.结果表明,该方法在明确磨损部件故障规律的情况下,应用方便,计算简单.     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

间瞄武器模拟终端火力裁决概率问题研究

在信息主导,火力主战的背景下,间瞄火力的效能发挥对战争的胜负起着至关重要的作用。而实兵对抗训练中,间瞄火力打击效能的评估一直以来缺乏有效的理论依据,影响间瞄火力裁决的科学决策。文章结合间瞄武器模拟终端的使用,根据间瞄火炮打击的特点规律,用面火力射击数学模型推导出间瞄火炮射击的毁伤概率公式,该公式可以为间瞄武器模拟终端的火力毁伤概率的确定提供理论依据。     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

融合阈值法和边缘提取的图像分割算法

针对阈值法分割目标区域不完整和边缘提取断续边缘多的问题,提出了一种融合阈值法分割和多尺度边缘提取的图像分割算法。该算法充分利用阈值分割提供的目标区域信息和边缘提取给出的边缘信息,采用基于区域生长的最大轮廓法连接断续边缘,填充目标孔洞,完成目标分割。利用Matlab平台对该算法进行了验证,结果表明:该算法能有效分割出目标完整轮廓。