基于模糊匈牙利算法的炮兵火力单位分配问题

发挥诸火力单位的整体协调优势,寻求在给定约束条件下总的射击效果最好的分配方案,是火力单位最优分配的基本任务.匈牙利算法是求解传统的指派问题的一种较好的方法,运用模糊匈牙利算法在决策过程中将主观因素与客观因素有机地结合起来,解决火力单位分配方案决策中多指标指派问题,从而可以有效地解决炮兵火力单位分配最优化问题.     

考虑飞行器RCS分布的航迹规划

提出飞行器根据自身RCS分布特征,在雷达威胁完全覆盖防区时进行突防的三维航迹规划方法.将飞行器在三维空间中的运动分解为水平平面和垂直平面内的运动,简化飞行器RCS分布特征为蝴蝶结形分布,根据雷达探测目标信噪比大小提出多威胁情况下快速判断最具威胁雷达的方法,采用启发式A*算法得到突防航迹.最后对比分析采用固定RCS和分布RCS的飞行器所得突防航迹,结果表明采用分布RCS的航迹安全性更高.     

人工免疫算法在火力分配上的应用

人工免疫算法是新兴的智能计算方法,已被用于解决网络安全、模式识别、函数优化、遗传算法等领域的问题.为解决传统火力分配模型不易求解的问题,将人工免疫算法引入其中.简要分析了火力分配问题的数学模型,采用类比的方法构造了相应的人工免疫算法,比较了人工免疫算法和遗传算法的异同,并用人工免疫算法求解了该问题.结果表明该方法计算速度快、精度高,为解决火力分配问题提供了参考.     

数据挖掘在图像信息隐写分析中的应用

提出数据挖掘在图像信息隐写分析中的应用。首先计算原始图像和隐写图像在通用图像质量指标下的失真测度,然后利用数据挖掘技术建立一个预测模型,完成失真测度到已知隐写概率的映射,模型的输出即为预测隐写概率。实验结果表明,使用该方法得到的预测隐写概率和已知隐写概率的相关度,当使用训练样本时达到0.951以上,使用测试样本时达到0.943以上,达到了很好的预测效果。     

基于k短路径的兵力机动路线优化方法

由于传统Dijkstra算法只能求解最优路径,结合兵力机动路线选择的需要,将求解k短路径的实用算法引入到兵力机动路线优化问题中,给出了算法的数据结构和步骤。在道路权重的确定上,提出将路程、通行能力和安全性三项指标相结合的思想,并给出了综合权重的计算方法。仿真实验表明所提方法具有较强的实用性。     

基于非均匀线阵和修正MUSIC算法的DOA估计

研究了基于非均匀线阵的DOA估计问题。提出了利用修正MUSIC算法进行DOA估计,并设计了对称布阵方式。仿真结果表明在对称布阵非均匀线阵中使用修正MUSIC算法,空间谱分辨率高、栅瓣小,且分辨率要高于均匀线阵。本算法获得了较高的空间谱分辨率,提高了DOA估计性能。     

基于蜂群算法的战时毁伤装备维修任务调度研究

现代战争中,装备的战损率大大提高,装备维修任务十分繁重,如何在最短的时间内将损坏的装备修复好,是装备维修决策的重要内容之一[1]。鉴于蜂群算法在任务调度特别是动态随机任务调度中的优势,将蜂群算法引入装备维修任务调度研究,并进行了仿真实验,通过测试案例的仿真结果表明,蜂群算法对于动态随机任务调度具有很强的优势。最后对蜂群算法中的各参数对于仿真结果的影响进行了分析。     

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.     

基于匈牙利算法的多车型车辆调度问题

武警部队车辆调度是一类高难度的运输决策工作,在编制合理的车辆使用方案过程中,要求以最低的费用完成运输工作量,实现经济效益和军事效益最大化.通过对车辆需求特性及车辆参数的分析,建立了以最小总油耗量为目标函数的车辆调度模型,选用匈牙利算法对该模型求解,并编写了车辆调度的DELPHI程序,经过实际计算验证,结果切实可行.     

一种基于轮廓自扩展的GVF算法

针对Snake算法及GVF算法对初始轮廓覆盖区域敏感性的缺陷,提出一种轮廓自扩展方法,从而使初始轮廓能够有效地覆盖目标所在区域,达到对目标的完整搜索;将其应用到目标跟踪中,根据下一帧中目标与当前帧设置的轮廓的交叉,通过自扩展初始轮廓可以很快将目标划为搜索区域之内.实验表明,基于轮廓自扩展方法的GVF方法可以实现对目标轮廓的完整提取;在目标跟踪中可以自动、有效地跟踪目标.