基于MAS技术的Multi-UCAV任务规划系统研究

基于MAS技术,提出用多Agent系统来实现多架无人战斗机协同攻击任务的多机任务规划系统,建立了系统的总体结构和单个Agent的结构,并给出一个基于意图识别的Multi-UCAV协作结构。利用多Agent的自主性和协作性,充分发挥单个UCAV的自主性。通过通信网络进行协同,共享信息,可提高任务规划系统的自主性和智能化水平。     

频频误伤谁之过

在伊拉克战争中,美英联军凭借其强大的军事实力迅速取得了胜利。然而,在这场辉煌胜利的背后,一些联军官兵却因为误伤成为冤魂。频频误伤谁之过? 2003年3月7日的英国《简氏防务周刊》报道,为了防止在战争中误伤友军,美军加大了防误伤设备的研制与装备步伐。报道称,美军为其部署在海湾地区的作战部队装备了最新型“防误伤战术通信系统”,并宣称这种数字化的“21世纪旅级部队作战指挥系统”能随时跟踪战场上的情况,精确分辨敌军和友军,保证美军和盟军能共     

基于高阶谱净化的水声目标宽带调制信号检测

针对水声目标解调谱轴频提取中低信噪比和低频信号干扰严重的问题,给出了一种检测水声目标辐射噪声宽带调制信号的方法。首先利用希尔波特变换解调出信号包络,进而计算出解调谱;根据螺旋桨桨叶旋转产生的调制线谱存在明显的谐波关系,利用高阶累计量对角切片对解调谱进行净化;根据线谱波形特征进行线谱检测识别得到比较干净的线谱成分。通过实际舰船噪声检验分析,该调制信号检测方法能够较好的检测出水下目标辐射噪声中调制线谱的基频以及谐波成分。     

ATM协议识别方法及其受系统误码分布的影响分析

分析了协议识别的概念,提出了用于ATM协议识别的策略及其状态机模型,建立了系统误码的分布模型,通过理论公式推导与仿真,重点对δ、α的取值及其对ATM协议识别概率的影响进行了分析。     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别

为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法.该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量太大而导致处理速度慢的缺点.根据分类识别的要求,在RS-SVM两类分类算法的基础上,建...     

MARK XIIA Mode 5系统仿真及抗干扰性能分析

Mark XIIA Mode 5是美军及北约盟军用以提高态势感知能力的新型敌我识别系统。以其为研究对象,首先分析了它所应用的关键技术,如RS纠错编码、软扩频和MSK调制等新技术;其次根据所应用的关键技术对系统进行了模型构建,并以Matlab为仿真平台进行了仿真,得出了询问/应答信号的时域波形及频谱;最后,重点对系统的抗干扰性能进行了分析,分别得出了MSK解调后、解扩后和RS解码后的误码率曲线,可以看出Mark XIIA Mode 5具有很强的抗干扰性能。     

不变矩理论及其在目标识别中的应用

几何形状的识别在计算机视觉中具有十分重要的意义,一般几何形状可以分为区域和边界两种。不变矩特征在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变。介绍了利用图像的不变矩向量进行目标形状识别的方法,并比较了Hu提出的基于区域的不变矩和Chen提出的基于边界的不变矩的性能和计算速度。     

武器系统综合效能模糊识别模型

武器系统的综合性能评价是一个半结构型多目标决策问题,引入指标相对隶属度概念,提出了一种新的指标权重确定方法,并综合模糊优选、模糊识别等理论建立了武器系统的多级模糊识别模型。示例对三型反舰导弹武器系统效能进行模糊识别,得到其性能相对客观的评估。     

雷达情报特征的Bayes识别方法

根据雷达情报目标判性应用背景,对Bayes方法在该领域的应用进行了研究,初步建立了基于雷达情报特征的统计模型,并在算法的收敛速度和稳健性等方面与D-S证据理论进行了比较。仿真结果表明,Bayes方法对先验信息的精确程度要求并不十分严格,能较好地解决雷达情报综合问题。