基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

基于遗传算法的低探测概率稳态滤波器优化

低探测概率机动目标跟踪α-β-γ滤波器收敛速度和精度是一对难题.通过对目标机动域的划分,提出基于遗传算法稳态α-β-γ滤波器的参数优化.在滤波计算中,根据目标机动估计值并结合跟踪波门的设定实时调整滤波器参数.通过在目标位置信息可测条件下的稳态滤波仿真表明,经优化的α-β-γ滤波器跟踪精度和收敛速度显著提高,较好解决了滤波环境恶劣时稳态滤波跟踪问题.     

多机协同多目标攻击空空作战系统研究

主要研究了实现多机协同多目标攻击空空作战的关键问题--多机协同多目标攻击空空作战的空战决策,设计了空战决策算法,并对整个决策系统进行了仿真.然后,设计了多机协同多目标攻击空空作战系统,将空战决策,导弹攻击区判断,导弹攻击融为一体,并进行了仿真.仿真结果验证了空战决策算法的正确性.     

具时变扰动动态的多变量控制系统性能评价

针对具有两种时变扰动动态--突变扰动和线性时变扰动的多变量控制系统性能评价方法进行研究.两种扰动的不同动态特性决定了要采取不同的评价方法.突变扰动的情况,利用Olaleye和Xu整体优化SISO过程的思想建立MIMO的实用MV基准;线性时变扰动的情况,将关联矩阵引入视系统为LTV过程,提出一套针对LTV扰动建立时变MIMO MV基准的系统化算法和过程.理论和仿真研究表明所提出的方法能正确和有效的评价具有时变扰动的多变量系统.     

自适应遗传算法捷联惯导系统初始对准

在基本遗传算法的基础上给出了一种适合于捷联惯导系统初始对准问题研究的自适应遗传算法,该算法适时调整遗传空间大小,以保证对准的速度.在选择操作中采用最优解保存策略.交叉概率和变异概率的适时变化使姿态信息具备更强的环境适应性.根据初始对准的特点,用地球重力加速度和自转角速度信息构造适应度函数.仿真结果证实了该算法在捷联惯导系统初始对准问题研究中的有效性.     

多路中频数字化DS-CDMA空地数传系统的设计

提出一种基于软件无线电的多路中频数字化DS-CDMA空地数传系统设计方案.发射通道将信息分解成16路并行码后用相互正交的PN码分别扩频,再由多通道数字上变频器AD6623完成BPSK调制,最后进行中频合成.接收通道在对16路接收信号并行解扩后再合并得到原始信息.     

多属性决策在防空作战部署方案评估中的应用

为适应防空作战新的作战任务,从空防对抗作战的复杂性、不确定性和人类思维的模糊性出发,对防空作战部署方案评估的目的进行了分析,在此基础上建立了防空作战部署方案评估指标体系.针对评估指标的多样性和不确定性,提出了基于属性值为区间数的多属性决策(MADM)评估方法,并详细阐述了区间数比较的可能度公式、区间数排序和综合评估过程,最后通过一个实例对防空作战部署方案评估的具体过程进行了论证.     

地面多机器人某仿真系统的设计与实现

采用Creator和Vega设计开发了地面多机器人作战仿真系统,对系统功能进行了分析,介绍了系统的实现方案.详细介绍了该系统中实现队形保持、运动控制、碰撞检测等关键技术问题的解决方案,并且详细介绍了视景驱动软件Vega中实现视点跟随、爆炸燃烧特效、天气变化特效等关键技术问题的解决方案.最后实现了整个系统的设计开发,实验表明该系统具有良好的交互性和实时性.     

多面函数内插数学模型生成虚拟地形的可视化研究

通过对多面函数内插数学模型的分析和研究,利用搜索圆和搜索正方形两种数据点的搜索方法,运用C#语言和OpenGL动态连接库将采集的离散点生成DEM数据,实现了由二维平面上的等高线到三维虚拟地形的可视化,并对可视化效果进行比较和分析.由可视化结果表明此算法速度快且效果好.此研究成果对虚拟战场环境的生成有一定参考价值.     

基于熵权的导弹型号论证方案评价模型

针对导弹型号论证决策中的部分属性信息具有模糊性,给出了一种基于熵权的模糊信息多目标决策方案评估方法。该方法在只有模糊判断矩阵而没有专家权重的情况下,通过多指标的模糊评价矩阵的熵权计算,得到各属性信息提供的有用信息量的程度;再通过各方案与理想点的距离,得出了可信度较高的优选方案。