一种基于航向估计的多平台纯方位目标转向机动检测算法

针对纯方位目标转向机动检测问题,提出一种基于航向估计的多平台纯方位目标机动检测算法。该算法通过选定假设机动点序列,解算假设机动点前后的两段目标运动要素,根据解算出的相邻段航向差序列变化来判别目标是否发生机动。基于Taylor级数要素解算模型,建立了两段运动要素联合解算模型和两段运动要素独立解算模型。通过对多种航路进行仿真计算,统计分析这两种解算模型下机动检测算法的虚警率、目标机动检测率、机动检测延迟时间以及机动时刻估计精度。仿真结果表明,两种解算模型下的机动检测算法能够有效地对转向机动目标进行机动检测。     

基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法

针对水下动态目标搜索问题,提出一种基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法。采用蒙特卡罗统计方法生成大量目标运动轨迹,作为计算适应度依据;结合水声模型提出一种新型的累积探测概率计算方式;种群选择采用灾变思想与精英主义相结合方法,保证种群的非劣性和多样性,加速跳出局部极值;采用混沌序列方式选择交叉和变异点,增加种群随机性;采用动态自适应的交叉概率与变异概率,减少经验依赖,保证后期种群多样性。仿真实验结果表明,相较于传统算法和经典遗传算法,改进遗传算法能有效避免陷入局部极值,提高搜索概率。     

参数化滤波器逼近问题的全局最优算法

基于Lipschitz下界估值和分枝定界技术,给出了一维参数化小波滤波器逼近问题的全局最优算法。由于充分利用了滤波器逼近问题的特点,本方法将原来的Lipschitz算法的线性收敛速率提高为二次收敛速率。