含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法

由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势,故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据,从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点,对采样数据进行时空对准,结合UT变换思想,并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新算法较单一MMV或者IR传感器滤波算法精度有了明显提高,并且较MMV/IR融合的传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的精度也有提高。仿真结果证明了新算法的有效性和合理性。     

红外探测系统作用距离试验与评估方法

针对长期以来靶场鉴定试验中红外探测系统作用距离难以准确评估的问题,提出一种利用非典型环境条件下的小样本试验数据进行试验设计和指标参数评估方法。通过对红外探测系统作用距离试验要素的分析,提出并设计均匀设计表进行试验,事后利用试验数据建立作用距离偏最小二乘回归评估模型,并通过实例分析表明了方法的有效性和正确性。     

对高技术对抗条件下毁伤程度的探讨

文章在分析高技术对抗条件下敌我双方的侦察过程和射击过程的基础上,得出了对抗条件下毁伤程度的计算方法。     

基于K-means聚类与NSCT的图像融合算法

传统的基于NSCT的图像融合算法,通常是对原始图像进行NSCT变换,然后进行不同尺度系数的融合,没有对原始图像进行针对性的分析.对此,提出了一种基于K-means聚类的图像融合算法.利用K-means聚类对图像中具有不同特征的目标进行分类,对分类后的图像进行NSCT分解得到低频和高频子带系数.根据分类图像的特点,采用自...     

如何对抗濒海战斗舰

当今,美国海军开始全力研发隐身作战舰艇以及研究相应的"隐形舰队"战法与战术,DD(X)隐身驱逐舰和濒海战斗舰(LCS)将可能扮演主力的角色。对于任何潜在对手来说,一旦这两种战舰形成战斗力,并且大批量地交付美海军使用,便可能成为一种强大的威慑力量。下面将重点论述美国濒海战斗舰的潜在威胁与     

随机等分组合条件下轮流对抗的Markov链模型

首先,分析了红蓝双方将各自兵器随机等分组合后,轮流进行火力对抗的状态。然后,推导了对抗过程中状态转移的概率矩阵。从而,建立了随机等分组合条件下轮流对抗的离散Markov链模型。在上述基础上,得出了各方获胜概率及平均对抗次数的计算公式,结合公式内部递归关联的特点,提出了计算上述公式的计算机递归算法。最后,结合歼击机与轰炸机进行火力对抗的实例,介绍了该模型的应用方法。供进一步研究参考。     

红外/雷达传感器协同跟踪算法研究

通常情况下 ,主动传感器在检测到目标之前就暴露了携带它的飞行器 ,因此 ,在作战环境下 ,限制主动检测设备的使用是必要的。被动传感器工作时具有隐蔽性 ,在现代军事跟踪系统中起着重要作用。研究了红外 /雷达的协同跟踪 ,以满足跟踪精度和隐蔽性双重要求