空间军事系统综合集成研讨厅中群决策优化模型

空间军事系统综合集成研讨厅是研究空间军事系统这类复杂巨系统问题的一种有效组织形式,群决策是它研究问题的主要手段.结合粒子群算法提出了一种群决策优化模型,通过对专家间的不一致意见的处理,来寻找问题最优解,以解决研讨厅中专家思维收敛问题.     

多速率交互式多模型粒子滤波研究

由于粒子滤波的算法原理,其计算量很大.研究了针对机动目标的交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)算法和多速率交互式多模型(MRIMM)算法,提出了多速率交互式多模型粒子滤波器(MRIMMPF)算法.该算法是在交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)的基础上引入多速率技术,期望在保持IMMPF的性能同时能够减少因为粒子滤波带来的计算量;最后通过和一搬基于EKF的IMM算法、IMMPF算法的比较,验证了该算法的有效性.     

基于粒子群优化的稀疏序列Bayes反卷积方法研究

在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置.应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的.运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同时降低了计算量.实际应用表明,该方法是有效的.     

基于二进制粒子群的复杂网络攻击策略

针对当前复杂网络攻击策略在选择攻击节点集上精准性不足,难以快速获取网络空间战场核心节点集以毁瘫敌方网络空间体系的问题,提出了基于二进制粒子群算法的攻击策略.该策略首先对网络节点状态进行编码,然后,计算基于深度优先搜索的适应度函数值,并使用二进制粒子群算法求解最优节点集,最后,针对典型网络模型开展仿真实验,对比分析了基于...     

基于进化式决策树的超视距空战机动决策模型

针对超视距空战决策问题,提出一种融合战术实施距离和导弹攻击区等先验知识,并具备进化能力的决策树模型。首先,分析空战制胜机理,建立超视距空战态势模型和战术实施距离模型,在此基础上引入超视距空战因子,建立态势评估模型和决策变量集;其次,基于战术实施距离建立超视距战术动作库,作为解空间动作集;第三,构建基于专家知识规则的决策树,并针对决策树参数进化需求,提出一种基于惯性权重动态调整和混沌优化的新型粒子群优化方法,以提高决策规则树进化效率;最后,基于仿真实验给出不同条件下空战机动决策仿真算例并进行了分析。仿真结果表明,提出的进化式决策树能有效融合战术实施距离、导弹攻击区等先验知识,并具备进化能力,能够有效解决超视距空战战术决策问题。     

间歇采样移频重复转发高效干扰方法研究

针对传统的间歇采样重复转发干扰不能完全对准真实目标,且干扰作用效果单一的缺点,分析了间歇采样重复转发参数对干扰效果的影响,确定调频参数,使得压制假目标群完全对准真实目标;提出一种基于移频重复转发的高效干扰方法,对采样周期内频率分量位于带宽两端的采样信号,采用分段移频的方法,使得转发的子脉冲在同一时刻叠加脉压增益,形成超前或滞后的欺骗假目标,频率分量位于带宽中间采样信号采用固定移频调制,形成压制假目标群。仿真结果验证了假目标空间分布推导的准确性,该方法可对真目标同时进行欺骗和压制干扰,具有双重作用效果,资源利用高效。     

基于粒子群优化算法的空中目标定位

受干扰条件下,雷达难以对空中目标准确定位。针对这一问题,提出了当多基雷达接收站在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决根据到达时间差对空中目标定位中遇到的非线性最优化问题。所建算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标。仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解。     

软件化雷达的多路超高速ADC数字谱分析

用于软件雷达硬件平台的并行多路等效时间超高速ADC系统中,客观地存在着诸多不可避免的工作非均匀性,如:时基抖动、通道直流偏置不均衡及通道增益不一致等等,而造成取样输出信号的频谱发生畸变,影响雷达系统性能.综合讨论了由于采样非均匀和通道偏置及增益不一致对取样信号数字谱的影响,在矩形抽样和理想抽样情况下,建立了该信号数字频谱的完整数学模型,并以理想抽样的正弦信号为例进行详细分析,得到了采样系统输出信噪比的计算公式,为系统的后续补偿校正,及对软件雷达系统指标的确定与分配提供了参考和依据.     

粒子滤波算法的关键技术应用

针对基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波器出现退化现象的原因,以无敏粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(ASIR)及采样重要再采样(SIR)等改进的粒子滤波算法为例,对消除该缺陷的关键技术(优化重要密度函数及再采样)进行了分析研究.说明通过提高重要密度函数的似然度、引进当前测量值、预增和复制大权值粒子等方式,可以有效改善算法性能.最后通过对一无源探测定位问题进行仿真,验证了运用该关键技术后,算法的收敛精度和鲁棒性得到进一步增强.     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。