一种基于知识的港口识别与理解方法

港口识别技术在军事上有着重要的应用前景。采用由上而下的知识驱动策略,充分利用了港口的图像特征,在低层处理中采用自适应平滑技术(Saint-Marc)进行预处理;中层处理提取港口重要对象目标(包括水域、防波堤和港口轮廓),用阈值分割和区域增长相结合的算法提取水域,用结构特征识别防波堤和港口轮廓;最后在高层处理中借用语义树的概念分析港口重要对象间的关系,采用概率松弛法进行港口的目标检测与识别。     

移动Ad Hoc网络中“虫洞”攻击分析及算法设计

阐述了＂虫洞＂攻击原理,建立了攻击模型和流程图,针对典型路由协议进行了＂虫洞＂攻击分析及算法设计,并用OPNET软件对＂虫洞＂攻击进行仿真。仿真结果初步验证了＂虫洞＂攻击对Ad Hoc网络的危害性。     

武警部队快速机动中最优路径的实现

紧急条件下武警部队快速机动最优路径,是一个多目标多约束随机动态交通网络寻优问题。在分析交通网络拓扑化特点及最短路模型前提下,着重研究道路通行能力带给复杂公路网络道路寻优问题的影响,并结合GIS系统利用改进的Dijkstra算法求解。     

防空导弹武器系统对目标群射击效能分析

针对当前空中来袭目标的主要特点,选择单个目标群作为研究对象,探索防空导弹武器系统的射击效能问题.一定假设条件下,以杀伤全部来袭目标的概率为效能指标,通过对防空导弹武器系统射击过程的分析,建立了拦截循环次数模型和多个拦截循环的射击效能模型,由这两个模型可以计算出对目标群的射击效能.通过仿真计算,分别分析目标通道数、来袭目标数、拦截循环次数、目标速度对防空导弹武器系统射击效能的影响,结果符合实际,验证了拦截循环次数模型的适用性和采用多个拦截循环射击效能模型的合理性.     

模型参数自适应的交互多模强跟踪算法

基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法.在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数,提高了"当前"统计模型的自适应性和滤波器的鲁棒性,增强了系统对目标突发强机动的跟踪能力.仿真结果验证了该算法的有效性.     

智能天线DBF算法可重构的SCA设计及其仿真实现

文中在分析智能天线DBF算法与工作原理的基础上,结合软件通信体系结构(SCA),提出了一种智能天线DBF算法可重构系统的SCA设计方案,并在OSSIE平台上仿真实现。仿真结果表明,文中所提设计方案实现了DBF算法可重构,同时提高了系统的抗干扰能力。     

LFM-BC雷达信号的间歇采样转发干扰的研究

线性调频-二相编码(LFM-BC)信号是在二相编码信号脉内进行线性调频处理得到的组合信号。利用LFM-BC信号附加多普勒频移通过匹配滤波器的响应特点,研究了基于数字射频存储的间歇采样转发干扰方法对采用该信号的脉冲压缩雷达的干扰效果。分析了调制参数(占空比、间歇采样周期、正频调制)对干扰效果的影响以及干扰功率与干信比。根据调制参数的不同可以产生压制性干扰和欺骗性干扰,且相对于常规射频噪声干扰而言只需要较小的干扰功率。理论和仿真实验均证明了这种干扰方法的正确性和实际应用的可行性。     

一种交互式舰艇不沉性概率评估与设计系统

为了提高舰艇在武器攻击后的不沉能力,在舰艇设计阶段就必须对不沉性进行概率评估。为此,介绍了一套完整的舰艇不沉性概率评估与设计系统,着重对其所需要的关键技术进行了详细阐述。首先,使用"子剖面"法,解决了复杂水密区域和船体外形的标准建模问题;然后,分析了武器炸点的三维分布规律和概率密度分布函数,在判断水密区域是否破损研究时,提出了"三维微元"算法,避免了求解复杂的非线性方程组;最后,在进行沉没逻辑定义时,引入了稳度储备系数的概念,以描述大角稳性对舰艇沉没的影响情况。该系统为设计人员提供了一个进行不沉性概率计算的平台,使用非常方便。     

基于最优控制的翼伞路径规划

提出了一种基于最优控制的翼伞路径规划方法。该方法以提高落点精度和减少操纵量为目标,将翼伞的轨迹优化问题转变为参数优化问题,并运用改进的粒子群优化算法进行了有效的求解,得到了基于最优控制的翼伞路径规划的近似最优解。为了验证该方法的可行性,在仿真环境中同时使用了传统分段控制方法和最优控制方法。归航的计算机仿真结果表明,基于最优控制的翼伞路径规划方法提高了落点的位置精度和方向精度,同时减少了操纵量。     

基于EMA算法的变结构交互多模型算法

标准交互多模型(IMM)算法使用固定数目和时不变的模型集,往往不能兼顾算法的实时性与跟踪精度。基于增加期望模型(EMA)算法的思想,提出综合利用前一时刻的模型匹配概率与当前时刻的混合概率作为加权系数调整系统噪声模型集,调整后的模型集被认为非常接近系统实际噪声模型。将该模型集自适应技术与IMM算法结合得到一种变结构交互多模型(EMA-VIMM)算法。使用机动目标跟踪仿真实例,与标准IMM算法进行了仿真对比,分析了跟踪性能与RMSE误差。仿真结果表明,EMA-VIMM算法不仅极大地提高了跟踪精度,而且与标准IMM算法相比,具有稳定的跟踪性能和较低的计算量。