一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标检测与参数估计方法

针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法利用空时自适应处理进行杂波抑制,采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系,从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。     

无源时差定位系统的模糊无解问题

本文对平面三站无源时差定位系统的定位过程中可能出现的无解和模糊现象进行了探讨,找出了无解分布与布站以及观测噪声方差大小之间的规律,得出了模糊分布与布站之间的关系,并提供了一些解决方法。     

变精度粗糙集的战时装备维修保障资源优化配置

以战时维修保障资源难以预测为背景,面向战时维修保障任务,建立了基于变精度粗糙集的战时装备维修保障资源优化配置模型,实现了不同精度下的多资源点、多需求点的资源优化配置。证明了战时维修保障资源所需时间的取值范围,以此推导出模型中所需时间与成本的取值范围。利用粒子群算法对该模型进行求解,得到最优目标函数值,从而验证出此模型与算法的有效性。     

拦截器姿控脉冲发动机点火控制算法

姿控脉冲发动机点火算法是大气层内拦截器末段交战中的一项关键技术。以响应时间快速性和发动机消耗量最小为目标,建立了脉冲发动机点火模型,将点火控制问题转化为组合优化问题。提出了一种离散微粒群优化算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关的操作,进而使该算法适合求解脉冲发动机点火控制问题。仿真结果表明,基于离散微粒群优化的点火算法合理可行。     

一种高分辨率SAR图像水上桥梁目标识别新方法

首先采用灰度均值和方差二维特征模糊分割SAR图像,其次基于8邻域链码跟踪边界法剔除植被、阴影等虚警,然后通过水体轮廓搜索潜在桥梁ROI点并进行直线拟合、线段连接和线段延拓,消除河心洲、船只和条纹干扰等影响确定疑似桥梁ROI,最后采用双参CFAR检测法分割桥梁ROI,根据目标主轴方向和周长等特征消除桥梁ROI内的虚假目标,识别和定位桥梁。实验表明,该算法能够准确识别水上桥梁目标,对条纹干扰的桥梁和灰度梯度较弱的桥梁同样有效。     

基于概率地图的低空突防威胁空间量化算法

威胁回避问题是TF/TA系统的核心问题,针对概率地图中空间威胁的量化问题,给出一种方便快捷的计算方法。首先在不考虑地形遮蔽情况下,给出雷达或者火力扫描边界点的计算方法。在此基础上考虑地形遮蔽情况下,利用地形通视图算法,确定雷达扫描盲区,实现基于概率地图低空突防威胁空间通视量化算法。仿真结果表明,该算法能够快速给出计算对雷达扫描盲区的界定范围,提高了计算效率,从而可以提高无人机进行低空突防的生存几率。     

一种洗消站(场)开设位置优选方法

结合影响洗消站(场)开设位置的因素,建立指标体系,并利用基于模糊TOPSIS方法的评估方法建立模型。通过模型对指标体系进行分析,达到对洗消站开设位置进行优选的目的。该评估指标体系的建立及基于模糊TOPSIS方法的评估模型的建立,对于洗消站(场)开设位置的优选具有一定的现实意义。     

基于改进OTSU算法的红外图像分割

红外图像分割是红外目标检测与识别领域研究中的一项重要内容。针对经典OTSU阈值分割算法无法适应目标模糊、对比度低的红外图像的缺陷,提出了一种改进的OTSU红外图像分割算法。该算法首先对红外图像进行预处理操作,再利用非线性平均灰度值的权重计算方法,克服了因目标靶面面积过小造成的阈值偏移。实验表明该改进方法较传统OTSU算法有更好的分割效果。     

航天器调度中的资源约束推理方法

资源水平边界的估计是构建资源利用可行计划中的一个基础问题。通过分析航天器资源约束的共享与分离并存、累积与瞬时消耗并存、过度订阅与区间调度并存等特点,提出了资源时间网络、时间约束网络和约束网络相结合的资源约束描述方法;构建了增量式基于包络的资源约束算法和最早开始时间链展开资源约束算法,以快速获取资源一致的柔性解。实例证明,该方法较好地解决了航天器调度的资源约束推理问题。     

基于改进人工免疫算法的火力分配

随着现代武器杀伤力的极大提高,任何来袭目标的突防都可能造成极大的破坏,这对传统的火力分配提出了挑战。提出一种新的火力集中原则,在满足对来袭目标一定杀伤的前提下,适当转移火力,实现火力总的集中,据此建立了火力分配优化模型。通过改进人工免疫算法的抗体群,提高模型的求解速度,缩短方案的寻优时间。通过实例进行仿真,结果表明,基于改进人工免疫算法能较快速实现火力分配,算法具有一定的可行性。