雷达敌我识别系统现状、发展及启示

通过对几次较大规模局部战争,尤其是在伊拉克战争中所发生的多次误伤事件的原因分析得出:在大纵深、强机动和高度自动化的现代立体战争中,由高新技术装备起来的现代作战平台,要避免友军之间的误伤事件,必须建立与其相适应的目标敌我识别系统。首先简要介绍了目标识别及雷达敌我识别系统涵义、分类、组成和工作原理,然后阐述了雷达敌我识别系统的现状,最后对雷达敌我识别系统发展趋势作了展望,并得到4点启示。     

基于多目标决策技术的导弹武器系统综合评价方法

结合实例阐述了层次分析法、模糊综合评价法与德尔菲法在导弹武器系统综合评价中的应用 ,并总结出导弹武器系统综合评价的一般步骤。     

基于神经网络模糊融合技术的潜艇声纳目标识别系统

将神经网络和属性层模糊数据融合技术应用于潜艇水下目标识别是解决潜艇声纳目标识别问题的有效途径。本文建立了声纳目标识别系统的结构模型和算法模型,设计了一个基于神经网络属性层模糊数据融合的目标识别系统,研究了将噪声信号功率谱和双谱用于目标识别,并进行了仿真,验证了该系统的可行性和有效性。     

预警机雷达在协同空战中的多目标探测

预警机指挥下的多机协同攻防系统,利用预警机的高空机载雷达和强大的通讯导航系统有效地提高了多机攻防系统的防空预警能力和综合指挥作战能力。对该系统进行了理论框架分析,给出了其整个工作过程的各个功能模块的模型,并针对预警机的雷达探测能力进行了对多组目标实时探测跟踪的仿真计算。     

基于D-S理论的多传感器空中目标识别

针对当前空中目标识别的特点,探讨基于D-S理论的多传感器空中目标识别方法.设计了一套多传感器空中目标识别算法.详细推导了该算法,对"未知度"的概念进行了扩充,让其涵盖了部分不可求的逆命题,并结合具体实例对其应用进行了验证和分析.分析表明,该算法能够较好地识别空中目标.灵活确定"未知度",适当扩充"未知度"的概念,可使一些复杂问题简单化,通过较少地运算达到预定效果.     

一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究

设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统.以测得的方位序列和到达不同传感器的时间差为基础,建立了状态方程和观测方程,运用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了分析.通过蒙特卡罗模拟仿真实验结果表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的实际应用前景.     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

基于遗传算法的观察所优化配置

文章研究了三维地形中的观察所优化配置问题,结合观察所实际情况,给出了利用遗传算法进行观察所优化的计算方法,并编制了计算机应用程序.计算机模拟实验表明,文中采用的算法能综合考虑多种因素,所得结果合理、准确,并且具有较高的效率.     

基于效用函数的打击目标选择方法

针对打击目标选择问题,提出了一种基于效用函数的打击目标选择方法,根据效用函数理论和方法,对单个打击目标的价值进行了量化,对多元目标价值函数进行了构造,通过实例分析,说明该方法的有效性和合理性,从而为解决打击目标价值度量问题提供了一种新途径。     

抑制成像数据噪声的模糊多目标算法

以模糊数学和决策理论为基础,通过建立成像数据模糊指数函数及平方误差 模糊指数函数,提出了一种称为模糊多目标优化的新的算法模型,对成像数据的噪声进行抑 制实现数据优化。实验结果表明,所提出的模糊多目标优化算法模型有较强的抑制噪声能 力,理论和实验有较好的一致性。