网络雷达及其模糊函数

网络雷达实现了雷达与雷达对抗的一体化,是一个新型的雷达系统.在对网络雷达概念和特点作了简单描述后,详细介绍了网络雷达的模糊函数,分析了网络雷达各种工作模式下的模糊函数具体形式,并通过仿真结果得到网络雷达的特性及获取的无源侦察信息,极大地提高了其目标分辨能力.     

基于模糊共识的武器装备体系能力生成研究

武器装备体系能力生成是武器装备体系构建与发展的基础,是专家群体研讨并最终形成武器装备体系能力发展的共识过程,专家意见共识的形成是武器装备体系能力生成的核心环节.为便于专家理解并对各种方案进行比较,采用模糊共识的思想,通过建立专家的模糊偏好矩阵,计算专家意见的一致度,在此基础上获得专家意见的模糊共识度.     

一种色噪声下的自适应Kalman跟踪滤波器

有色噪声干扰情况下非线性系统的状态估计是许多实际工程需要解决的问题.该文章针对传统Kalman滤波器噪声统计特性未知时,受色噪声的影响精度严重降低,甚至出现发散等现象,设计了一种基于神经模糊网络的自适应的Kalman滤波跟踪器.该滤波器通过利用神经模糊网络作为误差估计器,估计出Kalman滤波器的估计误差,从而对Kal...     

基于模糊层次分析法的装备采购风险评价

针对装备采购风险评价中的目标模糊、难以精确化问题,综合运用模糊Delphi法,模糊数的排序理论和模糊语言变量决策方法,提出了装备采购项目风险评价的模糊层次分析法,较好地解决了传统层次分析法自身存在的问题及其评价过程中的模糊信息处理问题,算例分析结果证明了方法的合理性和有效性.     

空中来袭目标威胁判断的可变模糊评价法

目标威胁判断是根据来袭目标相关因素,判断对被打击目标的相对威胁程度。不同的威胁判断方法和准则会产生不同的判断结果。传统的威胁判断方法多局限于“点”的形式,表达意义不全面。利用可变模糊及理论中的可变模糊评价方法,针对水面舰艇空中来袭目标威胁问题,提出目标威胁判断的可变模糊评价方法,并以示例说明此方法的有效性。     

武警基层中队后勤综合保障能力评价研究

针对武警基层后勤综合保障能力评价的主观性问题,探讨了三角模糊数与数据包络分析(DEA)理论在武警基层后勤综合保障能力评价中的应用.采用三角模糊综合评价模型对某支队5个中队的后勤综合保障能力进行评价优选.同时将DEA分析理论应用于武警基层后勤综合保障能力的优选问题研究,构建了合适的DEA模型,分析了5个中队的的相对有效性...     

基于BP网络的BTT导弹逆控制方法

运用BP神经网络结构和Levenberg-Marquardt算法,对导弹动力学特性进行动态逆模型辨识,并以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统,进而应用逆系统方法设计了一种用于解决BTT导弹非线性控制问题的经典控制与神经网络在线自学习控制相结合的控制方法.从理论上证明了该控制方案可以实现对导弹三通...     

神经网络的单滤波器目标跟踪算法

当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动...     

基于深度学习的防空武器红外目标识别技术应用研究

针对防空武器的作战使用需求,提出了一种基于深度学习的防空武器红外目标识别流程,通过大视场进行目标检测,小视场进行目标跟踪识别.在目标检测阶段,采用YOLO网络模型实现全图多目标识别定位;在目标跟踪阶段,采用超分辨率重建算法提升目标局部图像分辨率,利用深度残差网络模型实现跟踪目标的识别分类.试验结果表明,基于深度学习的空...     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。