基于模糊理论的空袭目标威胁判断模型

对空袭目标威胁度进行合理排序是提高防空效能的重要因素。分析了影响空袭目标威胁度的各种因素,利用模糊综合评判的思想,建立了一种进行目标威胁判断的模型,并根据具体情况给出了排序的合理方法。通过实例,给出了具体的计算过程,并将此方法得出的结果与文献中的方法得出的结果进行了比较,充分说明了模型的可行性。     

神经网络的坦克目标威胁评估

在未来高技术局部战争条件下,坦克不得不面临一个动态复杂的战场环境,这就要求坦克能根据战场环境实时地进行目标威胁评估及自主射击。以坦克的自主作战为背景,提出了一种基于神经网络的目标威胁评估方法。首先提出了包含来袭目标性质、指战员指令、保卫目标的重要度、我方武器性能值等一套威胁评估指标体系;然后采用神经网络方法进行威胁评估。神经网络方法的优势主要体现在:①考虑了诸因素的相互关联;②充分考虑了战术信息;③权系数对具体环境的适应性;④方法的通用性。实例结果表明,神经网络方法科学合理,为坦克目标威胁的评估提供了新思路。神经网络方法具有普遍意义,能推广应用于其它武器平台的目标威胁评估。     

一种适用于长基线的改进CIR算法

长基线下,受伪距多径和电离层残差影响,传统的CIR法解算载波相位宽巷模糊度时某些历元无法得到正确的结果,基础载波模糊度的搜索范围也较大。分析了CIR法的模糊度误差,提出了基于载波相位平滑伪距并且消除电离层时延的改进的CIR算法,分析了其误差方差,最后利用Compass系统实测数据对短基线和长基线两种情况下CIR法和改进CIR法的解算结果进行比较。实测数据表明,本文提出的算法能够单历元解算超宽巷模糊度和宽巷模糊度,并且能够大大缩小基础载波模糊度的搜索空间。     

一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标

本文针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法首先利用空时自适应处理进行杂波抑制,然后采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,最后根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。     

基于神经网络集成方法预测膜蛋白类型

由Chou等人提出的预测膜蛋白分类的机器学习算法在近年来不断改进,使得预测膜蛋白类型的准确率越来越高。但是由于膜蛋白类分布不均衡而导致少数类的预测准确率非常低,使用神经网络集成方法能解决此问题。该方法中Bagging算法通过对多数类欠采样和少数类过采样来解决膜蛋白训练数据集不均衡问题。此外,用神经网络集成方法对已训练数据集和独立数据集进行分类测试,得出神经网络集成方法预测效果优于单个最好神经网络。该方法为解决蛋白质分类预测问题提供了一种新的策略,特别是训练数据集不均衡时,该方法的优势更加明显。     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计研究

城市中往往存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围的路网的交通流起着很大的影响,需要优先保持此路口的通畅.针对以上情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,本文提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法(TIPSO),并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

战术互联网信息安全风险评估研究

针对战术互联网信息安全需求,利用德尔菲法建立了战术互联网信息安全风险评估指标体系,引入FAHP来确定战术互联网信息安全各风险因素的相对重要性,求得其权重系数,并得出系统的风险值和风险等级。实例结果表明,该方法能够解决战术互联网信息安全风险指标繁多而又相对模糊的问题,为制定科学的信息安全风险控制策略提供理论依据。     

某型炮射导弹工况射击时目标丢失现象分析

某型炮射导弹在定型试验期间出现瞄准线跳动、工作指示灯反复熄灭、目标丢失的现象,致使炮射导弹无法正常工作.造成制导火控系统工况转换的原因较多,为了快速查明该故障原因,利用模糊综合评判方法,较为准确地实现故障定位,通过后续试验数据结果证明,该方法有效可靠,对炮射导弹定型试验期间故障诊断具有积极的参考价值.     

多传感器目标识别和火力分配群决策算法

针对多传感器目标识别的群决策问题,考虑到多目标威胁程度评价指标属性的模糊性,首先将多传感器目标评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,充分利用三角模糊数性质构建群决策函数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于加权矩阵排序的三角模糊数多传感器目标识别的群决策算法,实现对多传感器目标的威胁程度的综合评估.最后,通过多传感器目标评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性.同时实验发现该算法对于多属性、多评价者的群体决策具有优势,且不易受外界参数变化的影响.     

灰色模糊物元分析的要地防空威胁评估

结合要地防空作战的特点,分析了影响目标威胁评估的因素.针对指标信息的不确定性,将模糊物元分析与灰色系统理论相结合,并运用AHP法和信息熵法进行组合赋权,建立了基于组合赋权的灰色模糊物元分析的要地防空威胁评估模型.在对来袭目标进行威胁评估时,将目标的各个特征作为物元的事物,以其各项评价指标及模糊灰量值构造复合模糊灰元.通过计算与标准模糊灰元之间的关联度,实现对空袭目标的威胁评估与排序.实例分析表明该方法可靠有效.