融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法.该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像...     

基于先验稀疏模型的光谱图像压缩采样检测

压缩信号处理为更加高效地实现光谱图像数据采集和处理提供了有效途径,针对传统压缩采样检测算法未针对待测信号专门设计采样矩阵,检测性能低于传统采样方式,且鲁棒性较弱的问题,提出了一种待测信号稀疏模型先验条件下的光谱图像压缩采样目标检测方法.该方法利用待测信号的稀疏表示子空间构造压缩采样矩阵,增强采样矩阵的信息获取能力;采用...     

基于改进粒子群的多级储备物资配送方案优化方法

多级物资储备体系能够精准、快捷、高效地保障前方物资需求.首先根据基本储存点、预置预储点、前方需求点间的物资配送关系,提出预储保障、基本补充、预置补充等物资保障方式,构建基于混合整数规划的多目标多级储备物资配送方案优化模型.然后针对传统粒子群算法较早成熟、易陷入局部最优等缺点,规划模型参数变量多、约束条件多等问题,设计了...     

基于轨迹跟踪预测的反HTV2中制导研究

针对具有高速、高机动性能的HTV2(hypersonic technology vehicle 2)目标,对采用直接碰撞拦截策略拦截弹的中制导进行了研究,给出了一种基于轨迹跟踪预测的中制导算法。该中制导算法首先使用自适应网格交互式多模型（adaptive grid interactive multi-model,AGIMM）滤波器对目标轨迹进行稳定跟踪,获取目标运动信息。之后使用基于遗忘因子的最小二乘法对目标进行轨迹预测,获取目标预测交班点处的运动状态。最后,将预测交班点处的目标状态量作为中制导约束,并使用高斯伪谱法计算最优中制导指令。使用该中制导算法对HTV2目标进行了拦截仿真,仿真结果证明了该算法的有效性。     

改进匈牙利法的多层反导协同作战目标分配模型

为探寻更加适用的反导作战目标分配方法,对多层反导协同作战目标分配及目标分配模型的内涵进行了界定,明确了多层反导协同作战目标分配模型构建的基本思路。分别建立了弹道导弹威胁度评估和反导作战单元拦截有利度分析的指标体系,通过归一化处理和权重赋值构建了弹道导弹威胁度评估模型和反导作战单元拦截有利度分析模型。结合多层反导协同作战火力运用的实际需求,对匈牙利法进行了基于火力转移的适应性改进,构建了基于改进匈牙利法的多层反导协同作战目标分配模型,并以多层反导作战想定为背景,运用模型对案例进行了仿真计算,验证了模型的合理性与有效性。