复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

测向交叉定位系统多目标数据关联研究

多目标测量数据关联问题是分布式被动交叉测向定位系统必须解决的问题,首先提出了基于残差的数据关联方法,但多目标时该方法运算量很大。针对这一缺点,提出了基于不变量的目标数据关联新方法,通过数字仿真对比了这两种方法的数据正确关联概率。仿真结果表明:基于不变量的方法正确关联概率与基于残差的数据关联方法相当,但计算量远小于后者。     

对抗仿真中防空导弹微分对策模型研究

针对防空导弹与目标的空间对抗,建立了防空导弹微分对策空间对抗模型,并推算得到了最优策略,运用自适应神经网络评判方法对模型进行求解,通过给定条件下的仿真证明了该算法的有效性,显示了该模型可应用于防空导弹与目标的空间对抗问题。     

一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

基于Dempster组合规则的电子目标识别算法研究

在军事目标识别中,必须综合考虑目标的电磁辐射信息和红外图像信息,并采用有效的识别算法,才能准确识别电子目标。提出了基于Dempster组合规则的电子目标综合识别方法,完成了基于Dempster组合规则的电子目标自动识别综合处理算法研究,并进行了仿真实验,试验结果表明,该算法是可行的。     

自组织特征映射在柴油机振动信号模式分类中的应用

通过分析柴油机在磨合期、不同摩托小时和拉缸等典型状态下的振动信号样本,计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,按照类别可分离性判据进行特征选择,寻找出能够代表发动机不同状态的有效特征参数,同时降低特征向量空间的维数,最后利用自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map)进行发动机不同状态的分类.分析结果表明,SOFM能够对各类模式进行有效的分类,准确率达到92%以上.     

实现“中国式”复杂表头的动态报表

数据报表是信息系统的必备功能之一,而实现"中国式"复杂表头的动态报表一直是数据报表的难点,没有得到很好解决,特别是根据用户选择的数据字段,动态组织报表的表头.针对动态组织表头的关键问题,结合Delphi的强大报表功能,实现用户动态选择报表字段,且根据报表字段动态设计报表的表头,设计用户动态选择报表字段窗体和表头动态设计窗体,最后实现复杂表头的动态报表.该解决方案针对性强,技巧性高,具有较强的灵活性和适用性,便于用户理解、操作和使用.     

新中国成立后毛泽东对局部战争战局控制的指导

新中国成立后,毛泽东在指导抗美援朝、中印边境自卫反击作战等局部战争中,有意识地从战略目标的选择、战争手段的运用、战争节奏的控制、战争进程的把握、战争范围和时间的伸缩等方面对战争规模和强度进行限制和约束,有效地控制了战局,防止了战争的扩大和升级.     

红外系统探测巡航导弹的方法研究

从国外红外探测系统在巡航导弹探测以及应用方面的现状出发,分析了巡航导弹的红外特性和远距离条件下的成像特征,估算了红外探测系统对点目标作用距离。提出用并行差分滤波器去除背景,用逻辑与剔除噪声,用递归方法累积目标轨迹的算法。实验结果与分析表明基于差分基础上的逻辑与方法对速率>0.2像素/帧的目标具有较好的检测效果。     

基于组合权重与vague集的多目标决策方法及应用

提出了基于组合权重与vague集的多目标决策方法,并将其应用于无人机控制站人机界面评价.该决策方法首先将方案指标值构成的决策矩阵转化为标准化矩阵,然后通过组合权重法计算各指标的权重,并使用专家诊断法确定每个指标的满意度下界和不满意度上界.在此基础上,计算出各方案的vague值并按照评分函数对方案进行最优排序.最后,以实例说明了该方法在无人机控制站人机界面评价中的应用.计算结果表明,该方法较好地解决了指标权重分配,最大限度地避免了决策者在确定满意度的下界和不满意度的上界时的主观任意性,使决策结果合理,是一种有效的人机界面评价方法.