军用无人机目标特性综述

军用无人机作为一类典型的空中目标,分析其目标特性有着重要的军事意义和技术价值。为系统介绍军用无人机的目标特性,从应用和设计的角度分析探讨了其作战使用、结构、飞行和电磁辐射等特性的基本特点,可为工程设计与使用人员提供参考。     

基于改进空战威胁评估模型的权重计算方法比较

针对多无人机(UAV)任务网协同空战态势威胁评估问题,在现有基本模型基础上增加考虑气象环境对威胁评估要素的影响和无人机的自主可靠性系数两个实际因素,提出一种改进的超视距空战威胁评估模型;同时,应用串联电阻分压法、改进AHP法和熵权法分别计算融合模型中各威胁指标的权重系数;进而,在考虑己方战机对敌方战机综合威胁与优势的基础上,介绍了战机协同空战目标分配的基本方案。最后,应用上述3种权重计算方法进行空战威胁仿真计算,计算结果表明改进空战威胁评估模型可有效改善空战决策性能。     

基于RCS序列的助推段弹道导弹识别

在弹道导弹的助推段,通过低分辨率雷达得到RCS序列作为识别的重要信息。由于运动特性和电磁散射特性的差异,弹道导弹在助推段的RCS序列与其他目标相比具有可识别性,但需要对其RCS序列进行处理。基于目标识别技术,详细阐述能从RCS序列中提取出的特征参数,并通过直方图、N点截图等方法给出了直观的反映。最后,将弹道导弹助推段特征与飞机、燃料舱等典型目标进行对比,得到可以作为识别参量的特征参数,并通过类内类间距离验证了有效性。     

仿射不变轮廓矩及其稳定性分析

针对区域矩需要计算全图像素的统计分布、计算量大的问题,构造了基于目标形状的仿射不变轮廓矩。首先采用PDE方法推导得到了6个仿射不变矩的数学模型,然后将积分区间变为目标区域的边界,计算得到基于目标形状的仿射不变轮廓矩,最后通过三类舰船不同姿态下的图像进行了实验验证并对其稳定性进行了分析。研究结果表明:仿射不变轮廓矩具有较好的稳健性及区分度,可将其作为不变特征用于舰船目标识别。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

从四个方面入手加强预备役部队基层建设

习近平主席强调,实现强军目标,基础在基层、活力也在基层.预备役部队贯彻落实强军目标要求,必须把基层建设摆在更加突出位置,作为一项经常性、基础性工作来抓.要着力克服模糊认识,正确把握关键环节,始终扭住战斗力标准,切实形成强大合力.     

基于证据理论的助推段弹道导弹目标威胁评估

针对助推段弹道导弹目标威胁评估面临信息不确定的情况,提出了一种基于证据理论的威胁评估方法.首先分析了影响威胁评估的主要因素,选取了威胁评估指标;接着分析了威胁评估面临的不确定性问题,给出了基于证据理论的威胁评估思路;然后提出了基于证据理论的助推段弹道导弹目标威胁评估方法;最后对方法的有效性进行了实例验证.本文的研究对反导部队作战准备和反导预警资源优化调度具有重要意义.     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

基于Epsilon-Nash策略的动态武器-目标分配方法

在大型任务规划软件的作战单元任务分配中,搜索零和博弈问题的纳什均衡点是求解任务分配的一种有效的方法。然而,纳什均衡点在决策中并不一定总是存在且唯一,这造成了纳什均衡策略在实际使用时具有较大的局限。通过采用Epsilon-Nash策略克服这种局限,并将其应用于自主空战任务规划系统中,通过仿真实验,证实Epsilon-Nash策略具有近似于纳什策略的效果。     

一种改进的基于交互式模型的机动目标跟踪算法

针对传统的以匀速(CV)或匀加速(CA)运动作为目标运动模型的卡尔曼跟踪滤波器的计算量大及跟踪精度低的固有缺陷,提出了一种基于CV和CA的交互式卡尔曼滤波模型的机动目标跟踪算法,该算法能在保持直线运动跟踪精度不变的前提下,使做曲线运动的目标的跟踪精度逼近做直线运动的目标的跟踪精度。并将CV和CA模型混合起来进行仿真估计,系统仿真结果表明该算法提高了系统的跟踪精度。