舰载雷达目标发现概率的几种模拟计算模型分析

舰载雷达目标发现概率的模拟估算是舰船作战效能模拟评估的重要指标估算之一 .文中提出了舰载雷达目标发现概率的 5种模拟模型 ,并分析和比较了 5种模型的特点和适用范围     

变结构多模型估计第Ⅱ部分——模型集合自适应

变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。     

无人机侦察海上目标识别研究

海军无人机的任务是利用夜间电视、低亮度电视、前视红外和合成孔径雷达等各种传感器对广阔的海面进行监视,提供超视距瞄准数据及海战场态势的精确信息.本文把参数分类中的统计法--即证据理论与认识模型中的模糊集合论和模糊推理以及专家系统方法相结合,对海上目标识别进行证据分类及模糊推理融合.     

机动目标一维距离像RAT法线性化补偿

研究了机动目标宽带线性调频脉冲回波全去斜率信号模型,根据速度和加速度的调频频谱展宽特点,提出了机动目标宽带一维距离像线性化调频回波模型,给出了Radon模糊图转换(RAT)法线性参数估计与运动补偿方法,并进一步分析了测速和测距误差.仿真实验验证了RAT法一维距离像线性化参数估计与补偿,表明该方法很好地解决了运动参数未知情况下机动目标的一维距离像频谱展宽问题.     

海上编队对空中目标类型识别模型研究

对空中目标类型识别是海上编队对空防御的基础和决策依据,传统的识别方法多以目标物理特征为依据而忽略了对目标战术特征的考虑,本文对空中目标类型进行了归类,根据D-S证据推理相关理论,建立了融合目标战术特征和物理特征的目标类型识别模型,该模型可以为海上编队防空指挥自动化决策研究提供一定的参考。     

不确定环境中的飞行器航迹快速搜索算法

本文提出了一种飞行器两阶段航迹规划算法,该方法能够在具有不确定信息的飞行环境中进行实时规划。首先根据获得的先验信息建立概率模型———概率图;其次为保证航迹的鲁棒性及可行性,先用RYG算法确定飞行器的安全走廊,有效地缩小了搜索空间。在此基础上,考虑到实际约束条件,再利用A*搜索算法进一步细化,得到一条最优航迹。仿真结果表明,该算法能够快速有效地完成规划任务,获得较满意的航迹。     

基于Kalman滤波对运动目标状态最优预测

给出了运动目标状态空间表达式,Kalman滤波递推公式及算例,实现了目标状态的滤波及预测,对于提高打击运动目标的精度,缩短火力反应时间及简化指挥程序具有较强的实践意义。     

机器视觉的火箭连接器自动对接检测技术研究

针对运载火箭加注时连接器与加注活门自动对接随动过程进行研究,提出了基于动态方位检测对准技术的偏差测量系统。本方案首先测得连接器与加注活门的位置偏差值,将其定义为系统初值,采用光学摄像机获取合作靶标的图像,通过识别图像中靶标图像的方向及标志物的大小,快速提取靶标在相机平面的二维位姿,同时辅以激光测距传感器精确获取靶标与相机的距离信息。通过本测量方案即可实时获得当前时刻连接器与加注活门的偏差值。将其应用到自动对接系统中,结果表明,本方法满足火箭自动对接位移精度1 mm的技术要求。     

结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型

针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像。