神经网络的单滤波器目标跟踪算法

当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动...     

舰艇编队防空最优火力分配问题的蚁群算法

为了对多目标进行合理的防空武器分配,首先分析了各种解决此问题算法的优缺点.然后以“编队不被目标突防的概率最大”为准则,结合蚁群算法的思想,建立了基于蚁群算法的火力分配问题求解模型,给出了算法的求解步骤和参数确定原则.最后通过实例进行仿真验证,并与多维动态规划方法做了比较,结果表明,基于蚁群算法思想的火力分配方法是有效的...     

组网雷达的半实物分时仿真方法

提出了组网雷达的半实物分时仿真方法,可有效解决在半实物仿真中,采用一套半实物设备实现多部雷达组网仿真的问题.半实物分时组网仿真方法包括离线处理的、以整个跟踪时间为周期的长分时方法,以及在线处理的、以雷达采样间隔为周期的短分时方法.首先介绍了一个典型的半实物仿真系统,接着描述了两种分时仿真方法的流程,其次对两种方法的核心...     

分布式多传感器联合Viterbi数据互联算法

为了提高分布式多传感器对密集杂波环境下多目标的跟踪效果,基于Viterbi算法的思想,研究了分布式多传感器联合Viterbi数据互联算法,并与顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和分布式多传感器联合概率数据互联算法进行了仿真性能比较.经仿真验证,该算法能够在密集杂波环境下对目标进行有效跟踪,综合性能优于顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和分布式多传感器联合概率数据互联算法.     

多核数字信号处理器并行矩阵转置算法优化

矩阵转置是矩阵运算的基本操作,广泛应用于信号处理、科学计算以及深度学习等各种领域。随着国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)在各种领域中的推广应用,对高性能矩阵转置实现提出了强烈需求。针对飞腾异构多核DSP的体系结构特征与矩阵转置操作的特点,提出了一种适配不同数据位宽(8 B、4 B以及2 B)矩阵的并行矩阵转置算法ftmMT。该算法基于DSP中向量处理单元的Load/Store部件实现了向量化,同时基于矩阵分块实现了多个DSP核的并行处理,通过隐式乒乓设计实现了片上向量化转置与片外访存的重叠以及访存性能的大幅提升。实验结果表明,ftmMT能够显著加快矩阵转置操作,与CPU上的开源转置库HPTT相比,可获得高达8.99倍的性能加速。     

测向交叉定位系统多目标数据关联研究

多目标测量数据关联问题是分布式被动交叉测向定位系统必须解决的问题,首先提出了基于残差的数据关联方法,但多目标时该方法运算量很大。针对这一缺点,提出了基于不变量的目标数据关联新方法,通过数字仿真对比了这两种方法的数据正确关联概率。仿真结果表明:基于不变量的方法正确关联概率与基于残差的数据关联方法相当,但计算量远小于后者。     

对抗仿真中防空导弹微分对策模型研究

针对防空导弹与目标的空间对抗,建立了防空导弹微分对策空间对抗模型,并推算得到了最优策略,运用自适应神经网络评判方法对模型进行求解,通过给定条件下的仿真证明了该算法的有效性,显示了该模型可应用于防空导弹与目标的空间对抗问题。     

一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的应用

在坦克火炮稳定精度测试中采用了模板匹配,给出了测试系统的工作原理,对基于归一化相关度量的模板匹配进行了分析,针对目标可能发生的变化对匹配结果产生的影响,提出了自适应模板匹配的算法,并详细阐述了初始模板确定、目标运动估计和模板更新的方法.最后,用实验的方法证明了自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的优势.     

基于正弦模式的音频扩频水印算法

提出了一种基于正弦模式的音频水印算法,用于解决目前音频扩频水印算法以伪随机序列作为嵌入信息的不足.并对水印在嵌入和检测过程中涉及到的关键技术进行了分析,给出了对其鲁棒性进行测试的过程和结果.结果表明,此算法具有水印易于生成和检测,实现简单,且对宿主信号影响小以及鲁棒性好等优点.