基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

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。     

舰艇编队协同防空武器组织的研究现状与展望

针对舰艇编队防空作战中武器的敏捷协同与优化组织问题,分析了舰艇编队防空武器运用的历史衍变,综述了国内外关于武器组织的概念认知,引入双边匹配决策理论,剖析了舰艇编队协同防空武器组织问题的本质,凝练出1个科学问题、定位了4个关键技术,提出了基于动态双边匹配的舰艇编队协同防空武器组织技术框架,可为网络中心战条件下舰艇编队协同防空武器组织方法研究提供支持。     

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。     

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。     

基于组合权重的目标识别系统威胁评估

现代信息战场中,对敌方的目标识别系统进行有效干扰,是增强我方、打击敌方的有效手段。对敌方的目标识别系统进行有效的威胁评估,有助于指挥员的决策以及对干扰资源的优化配置。借鉴空中目标威胁评估常用方法,提出对敌方目标的敌我属性识别系统进行威胁评估的方法。首先选择合理的威胁评估指标,然后对指标数据进行规范化处理,利用信息熵法求解威胁评估的客观权重与改进的层次分析法求解出的主观权重加权得到组合权重,运用灰关联分析法进行威胁评估和排序,最后用实例验证方法的有效性和合理性。     

基于激励机制的装备采办风险总量控制

针对装备采办中的风险总量控制,提出一种激励方式来提高承包商的积极性。在单目标风险控制模型的基础上,建立了多目标风险控制模型,推导出了激励机制下风险控制的最优合同公式。对激励机制中存在的两类错误进行了理论分析和实例验证,得出了两类错误对收益的影响,并在成本控制中得到了应用,有效地提高了装备采办的质量和效率,为军方决策者在装备采办中提供了合理的参考依据。     

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。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。