基于定位原理的雷达与ESM航迹关联算法

雷达与ESM传感器的数据关联是典型的异类传感器数据关联。将交叉定位原理引入到航迹关联算法研究中,将定位原理与统计双门限航迹关联思想结合起来,提高了正确关联率。最后,对该算法进行仿真实验,证明了该算法的正确性和有效性。     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

改进层次分析法在空面多目标攻击排序中的应用

建立了考虑目标的威胁、政治价值和经济价值属性的空面多目标攻击排序综合价值评估指标,应用模糊多属性理论和G.A.Miller九级量化理论对目标综合价值进行量化.建立了机群多目标攻击排序模型,采用熵值法求取各属性的权重从而构造判断矩阵,在此模型的基础上运用改进的层次分析法求解空面多目标攻击排序矩阵,从而为驾驶员的战术决策提供依据.     

空地协同反干扰目标交叉定位融合算法

传统双站交叉定位精度较高,但在基线及其延长线无法定位且在基线附近定位误差迅速增大;预警机测高交叉定位可实现全空域定位,但定位精度不高.针对这两种定位方法的优缺点,提出了基于传统交叉定位和预警机测高交叉定位的距离解算加权融合算法,并进行了仿真分析比较,证实了算法的有效性.     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

基于Vague集的TOPSIS法求解目标优先级

针对传感器管理中目标—传感器配对出现的目标优先级求解问题,提出了一种基于Vague集的TOPSIS计算方法。在分析目标优先级的主要影响因素基础上,定义了各影响因素的影响系数。同时结合Vague集的TOPSIS法给出了目标优先级的计算步骤,为目标优先级求解提供了一种新途径。并结合仿真算例表明该方法的合理性与有效性。     

精确制导弹药的作战效能分析

现代战争中,精确制导武器发挥着越来越重要的作用,已引起世界各国的高度重视。利用精确制导武器对敌方的高价值要害目标进行"点穴式"打击是现代军事强国一个惯用的攻击手段。分析了精确制导弹药的特点,研究和探讨了精确制导弹药对目标的压制和摧毁效能。分析结果对提高指挥员的指挥决策质量和效率,实施和应对未来战场上空袭中的"点穴式"打击具有积极的意义。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。