惯导信息辅助的匹配模板校正方法

面向飞行器对地面目标的匹配系统应用,提出一种惯导信息辅助的模板校正方法.根据目标位置以及摄像机位姿信息,建立目标透视成像模型以及不同摄像机位姿下的模板校正方程;通过分析目标任意点与形心的景深关系,对校正方程进行转化并给出完整的模板校正算法.最后通过基于视景仿真技术搭建的目标模拟平台,截取不同摄像机位姿下的目标成像,并与...     

一种新的脉冲噪声滤波算法

针对传统中值滤波法在去除脉冲噪声时存在的不足,提出了一种由噪声检测、噪声滤波和误检像素校正三个阶段组成的图像噪声滤波方法.通过对不同类型和不同强度噪声图像的实验结果表明,该方法在去除噪声的同时较好地保持了边缘,在噪声率为80%时,该方法比中值滤波法的峰值信噪比提高了16 dB.     

基于改进粒子群算法的协同多目标攻击空战决策

超视距空战和协同多目标攻击是空战的发展趋势,协同多目标攻击中的关键问题是空战决策。建立了协同多目标攻击空战决策的多目标优化数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将其应用于空战决策。基本的粒子群算法是一个有效的求解连续优化问题的方法,结合遗传算法的思想,提出了直接对粒子进行交叉和变异操作来完成粒子更新的方法。仿真结...     

基本粒子群算法和遗传算法用于航路规划的比较

优化问题有两个主要问题：一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度。遗传算法和粒子群算法作为启发式算法和群智能算法,因其良好的搜索性能而在飞行器航路规划中得到了广泛的应用。分析了两种算法各自的特点和相互之间的异同点,并在给定相同的作战环境和威胁空间条件下分别进行了航路规划仿真实验,实验结果表明基本粒子群算法在搜索...     

多机协同对空目标探测与攻击任务的最优分配

针对信息化条件下多机协同空战中需要协同制导的问题,建立了探测任务和攻击任务分配的模型。首先根据战场态势和雷达探测能力建立探测任务分配模型,然后根据战场态势和武器作战能力建立攻击任务分配模型,最后将此多目标决策问题转化为单目标优化问题。通过建立可行解到粒子间的映射,提出了粒子群优化算法对该优化问题进行求解。仿真实验表明了该模型与算法的可行性与有效性。     

时间和制导资源约束下的武器目标分配

针对防空作战过程中的武器-目标分配问题,以目标毁伤概率最大为目标函数,提出一种混合粒子群算法.该算法融合粒子群算法和遗传算法,首先利用粒子群算法找到不受时间和制导资源约束的一组解,再利用遗传算法对粒子群算法找到的解进行寻优,最终找到一组满足时间和制导资源约束的最优解.仿真结果表明,该算法收敛速度快,迭代次数少.     

近空间飞行器固体火箭助推器/助推弹道总体设计优化

研究一种近空间飞行器的固体火箭助推器/助推弹道总体优化问题.在选定喷管构型、推进剂、壳体材料、绝热层材料及药柱结构的前提下,建立包含热力学分析与计算、质量分析与计算、气动力分析与计算和弹道设计与计算的系统分析模型,采用一种基于可行性规则与结合模拟退火的混合粒子群优化算法求解最优解.优化结果表明建立的系统分析模型和采用的...     

基于混合粒子群算法的软硬武器协同反导决策

以单舰使用软硬武器对抗末端飞行的反舰导弹为背景,在对软硬武器抗击反舰导弹存在相互干扰进行分析的基础上,为了最大程度地减小干扰,取得最大的作战效果,建立了单舰协同使用软硬武器分层防御反舰导弹的模型.这是一个多阶段单指标方案优选问题,使用混合粒子群算法进行求解,仿真结果表明:该算法可以找到合理的、满足要求的反导方案,而且计算方便.     

基于均值漂移交互多模型粒子滤波算法

针对交互多模型粒子滤波计算量大的问题,将视觉跟踪领域的均值漂移算法(Mean Shift)与交互多模粒子滤波(PF)算法相结合,该算法利用均值漂移算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,在提高定位精度的同时减少所采用的粒子数,减少了算法的运行时间.通过被动跟踪仿真实例,同时使用均值漂移粒子滤波与传统粒子滤...     

机动目标跟踪的非线性算法

卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪.