基于边扫描边跟踪系统的多目标航迹起始相关

系统地研究了基于边扫描边跟踪雷达系统中对多机动目标的航迹起始及点迹-航迹相关。航迹起始采用滑窗法,对于点迹-航迹相关,可将K近邻域法和NN算法结合应用。对该方法的航迹相关准则进行了详细的描述,并与NN算法和K近邻域法进行了比较。     

第二类曲面积分计算方法新探

首先对有向曲面∑1:z=z(x,y),(x,y)∈Dxy上的第二类曲面积分的计算进行了探讨,主要根据第二类曲面积分与第一类曲面积分的关系,通过计算有向曲面的法向量, 把被积函数转化为两向量的点积。然后利用曲面面积元素与坐标面上的面积元素的关系, 再转化为二重积分,简化了第二类曲面积分的计算。最后对其它形式的光滑有向曲面也进行了类似研究,都可直接转化为二重积分。     

基于改进自适应聚类的无线传感器目标跟踪算法

针对无线传感器网络目标跟踪中跟踪精度与传感器节能问题进行研究,提出基于预测的簇头自适应聚类算法,该算法采用动态聚类算法,通过考虑传感器节点剩余能量、节点到汇聚的距离和节点到运动目标的距离3个参数,最大限度地减少簇头与基站间的远程通信,节约网络能量,延长网络寿命,降低目标漏失概率,加入预测机制,采用线性预测的方法预测跟踪...     

基于改进整型遗传算法的稀疏矩形平面阵列优化

为了降低固定稀疏率、固定孔径的稀疏矩形阵列的峰值旁瓣电平,提出一种改进整型遗传算法。该算法在整型遗传算法的基础上,提出了等间隔采样的交叉策略、多点变异策略以及优良基因重组的策略。采取等间隔采样的基因交叉方式,可以有效发挥整型编码的优势,从而提高算法的运行效率;为了提高种群的多样性,防止算法陷入局部最优,采用了多点变异策略;采用优良基因重组技术,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,相比传统的二进制和实数编码,整型编码更为直接高效;与用于稀疏矩形阵列优化的相关算法相比,本文所提算法获得了更优的旁瓣电平,证实了算法的有效性和优越性。     

应用改进的LP算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统LP(Linear Predecition)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标探测,方向分辨精度可提高75%。     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

基于多元价值目标的体系作战信息流转模式探析

高效合理的信息流转模式是有效实施基于信息系统体系作战的前提和重要保障。引入了价值目标理论,解析了信息流转概念内涵,分析了信息流转价值目标与作用机理,分别提出了基于最大信息流量、最佳信息质量、最小传输时间和综合价值目标的体系作战信息流转模式,并给出了信息流转策略。     

一种基于压缩Fisher向量的目标检索方法

当前,视觉词典法(Bo VW,Bag of Visual Words)是解决目标检索问题的主要方法,但传统的Bo VW方法具有词典生成时间效率低、检索内存消耗大等问题。针对这些问题,提出了基于压缩Fisher向量的目标检索方法,该方法首先将Fisher核机制用于目标检索,它能自动降低目标图像背景带来的不利影响,然后,采用位置敏感哈希(LSH,Locality Sensitive Hashing)对Fisher向量进行压缩编码以降低计算复杂度和内存开销,使之适用于大规模数据库。实验结果表明,新方法只用几百比特就能表征一幅图像内容,对大规模目标检索有很好的适用性,且较之当前主流的压缩视觉词典法具有更高的准确率。     

网络化空战中的目标综合价值评价方法

目标综合价值评价是进行目标分配的基础,基于复杂网络的价值分析方法,能够综合体现网络化空战中目标自身属性和网络体系结构对目标综合价值评价产生的影响,准确地确定作战体系中的关键目标。通过分析空战体系结构,将目标综合价值分为固有价值和体系价值2个维度,利用模糊偏序关系建立目标固有价值评价模型,并通过定义节点连通度、关键度和冗余度,确定目标体系价值评价方法。实例分析结果验证了该目标综合价值评价方法的有效性。     

混合多属性决策投影算法的装甲分队目标价值评估

科学评价混合多属性目标价值是装甲分队作战决策的基础,为提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了混合多属性评估矩阵并运用投影算法完成目标价值评估与排序。实例分析表明,基于混合多属性决策投影算法可合理有效地评估多目标价值,为分队指挥员科学决策提供重要数据支持。