基于优化神经网络的雷达波束分配方法研究

在多目标的跟踪过程中,自适应地分配雷达波束能够进一步提升雷达的工作效率.为了合理调度雷达波束跟踪目标,根据目标运动状态参数,建立了目标威胁度评估模型.该模型根据目标运动状态,包含类型、速度、加速度、航向角、高度、距离和干扰程度等;然后基于混合遗传粒子群优化算法改进了BP神经网络,分别采用运动状态信息和目标威胁度作为神经...     

基于属性散射中心的SAR图像重构及在目标识别中的应用

提出基于属性散射中心重构的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.该方法采用邻域匹配算法构建测试图像散射中心集与对应模板散射中心集的对应关系.并分别利用所有的测试散射中心以及匹配的模板散射中心基于属性散射中心模型重构测试图像和模板图像.在此基础上,设计重构图像之间的相似度度量并根据最大相似度的准则判定目标类别.利用MS...     

第二次太空竞赛背景下美国太空威慑战略与启示

随着21世纪进入第3个十年,第二次太空竞赛日益激烈。针对美国这一太空强国,通过分析其太空战略,研究其太空部队、太空军事基础设施的特点以及新太空军事联盟的发展历程,得出由美国主导的太空军事化、战场化、武器化格局已经成型的结论。这种形势对和平利用太空国家的发展战略构成了严重威胁。结合上述分析,为更好地解决第二次太空竞赛带来的风险和冲突,使人类能够共享共有太空、和平利用太空,提出加强和平发展宣传、普及强化太空安全意识、完善太空人才梯队建设、加强全球太空深度合作等措施。     

一种基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的联合防空问题算法

以传统动能武器及现代高能激光武器的防空反导作战为背景,建立了异构防御武器多战术目标的动态武器目标分配模型;在考虑指挥员抉择偏好的情况下,提出基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的武器目标分配优化框架,给出具体优化流程;基于具体作战想定,设计实验将改进r-NSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D等经典算法在收敛性、分布性与时间复杂度等性能指标方面进行对比分析。实验证明,改进r-NSGA-Ⅱ算法在保证计算效率的情况下可以更好地反映指挥员的作战偏好与意图。     

改进蛙跳算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题,提出一种改进蛙跳算法来求解空间受限的武器目标分配。首先,基于武器目标分配原则建立多约束条件下武器目标分配模型,并将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次,采用基于非支配等级和拥挤度因子的精英选择策略改进初始种群的多样性和均匀度,提升算法最优解的质量;最后,通过合理的想定背景进行仿真计算,结果表明：该方法可有效平衡搜索时间和全局最优解质量,可作为编队防空作战时武器目标分配的一个不错选择,通过与SFLA算法和遗传算法进行比对分析,表明该算法相对SFLA算法求解的最优解质量高,相对遗传算法搜索效率高。     

基于分类算法的装备健康度评估方法

装备健康度的准确评估是装备作战训练工作开展和维修保障对策实施的基础,针对传统装备健康状况难以科学评估的问题,提出了综合考虑装备寿命、使用维修情况、装备及其子系统健康状况的装备健康度评价模型,结合装备健康度分类多和样本数据不平衡的特点,采用7种分类算法和10种样本均衡方法对装备健康度进行评估。实验表明,综合运用Near-Miss、SMOTEENN、SMOTE Tomek采样方法和DT、GBDT、RF分类算法,可以有效提高装备健康度分类和指标水平,为装备健康状况的合理评估提供了有效方法。     

一种基于航向估计的多平台纯方位目标转向机动检测算法

针对纯方位目标转向机动检测问题,提出一种基于航向估计的多平台纯方位目标机动检测算法。该算法通过选定假设机动点序列,解算假设机动点前后的两段目标运动要素,根据解算出的相邻段航向差序列变化来判别目标是否发生机动。基于Taylor级数要素解算模型,建立了两段运动要素联合解算模型和两段运动要素独立解算模型。通过对多种航路进行仿真计算,统计分析这两种解算模型下机动检测算法的虚警率、目标机动检测率、机动检测延迟时间以及机动时刻估计精度。仿真结果表明,两种解算模型下的机动检测算法能够有效地对转向机动目标进行机动检测。     

基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法

针对水下动态目标搜索问题,提出一种基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法。采用蒙特卡罗统计方法生成大量目标运动轨迹,作为计算适应度依据;结合水声模型提出一种新型的累积探测概率计算方式;种群选择采用灾变思想与精英主义相结合方法,保证种群的非劣性和多样性,加速跳出局部极值;采用混沌序列方式选择交叉和变异点,增加种群随机性;采用动态自适应的交叉概率与变异概率,减少经验依赖,保证后期种群多样性。仿真实验结果表明,相较于传统算法和经典遗传算法,改进遗传算法能有效避免陷入局部极值,提高搜索概率。     

基于航迹挖掘的船舶行为估计方法及软件实现

船舶活动规律分析尤其是船舶的行为研判问题,一直是研究的难点。聚焦船舶的活动规律分析问题,提出了一种基于大量船舶历史航迹聚类的频繁模式挖掘方法,用于对船舶未来行为进行估计,并给出了软件实现。首先提出航迹的综合相似性度量方法,并介绍基于航迹聚类的频繁模式挖掘含义;其次对经典密度聚类算法进行适应性改造,给出基于综合相似性的聚类算法的实施方法;然后,提取虚拟主干航迹计算最相似簇,经统计得出对当前船舶行为的估计结果;最后,给出了基于C/S架构的软件总体设计和试验效果。试验表明该方法能够给出航迹关联行为描述,软件得到的行为估计结果能够辅助研判。