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...     

中国航天史上又一次重大跨越——访探月工程总设计师吴伟仁、副总指挥吴志坚

嫦娥二号成功绕飞拉格朗日L2点,使我国成为继美国、欧空局之后第三个在这一点上进行空间探测的国家和组织,也是我国第一次进行一次发射、执行多个任务、开展多个目标探测的有益尝试。5月20日,嫦娥二号成功完成对月球两极摄像,实现了高分辨率月图的完     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

一种拦截机动目标的最优制导律设计

引入伪控制变量的概念,建立了线性化的描述导弹与目标相对运动的状态方程.应用线性二次型最优控制理论和改进剩余时间的计算方法,提出了一种拦截高机动目标的最优制导律.通过与比例导引律在平面拦截过程中的仿真结果对比分析,表明所提出的最优制导律在拦截机动目标时更为有效.     

燃气类重要目标防护问题探讨

近几场局部战争表明,空袭与反空袭已成为现代战争的主要作战样式。对重要经济目标防护能力的强弱,直接关系到反空袭作战的成败。天然气、煤气、液化气等能源基地,既是国计民生的重要命脉,也是极易遭到袭击的脆弱目标。有效组织实施燃气类重要目标的防护,已成为十分重要的问题。     

基于马尔柯夫过程的武器系统目标分配问题决策分析

将防空作战中武器系统目标分配决策作为一个在动态随机系统中实现最优化的问题,并用马尔柯夫过程理论进行建模分析,提出新的算法并运用Matlab编程;通过对实行不同策略时武器系统长期平均效能的分析比较,指出在目标分配问题上仅靠原有的静态线性规划决策方法是不够的,还必须考虑动态随机对抗过程本身的特性.     

船舶辐射噪声的相关维提取

船舶辐射噪声是一种混沌,因而也具有分形特征。利用提取相关维的GP算法,分析了船舶辐射噪声的分形特征,所得结果具有较好的参考价值。     

不变矩理论及其在目标识别中的应用

几何形状的识别在计算机视觉中具有十分重要的意义,一般几何形状可以分为区域和边界两种。不变矩特征在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变。介绍了利用图像的不变矩向量进行目标形状识别的方法,并比较了Hu提出的基于区域的不变矩和Chen提出的基于边界的不变矩的性能和计算速度。     

基于当前统计模型的有向图切换IMM算法

将当前统计模型和变结构多模型估计算法相结合,提出了一种新的用于跟踪机动目标的交互多模型算法,计算机仿真结果显示该算法能有效提高交互多模型估计器的费效比。     

武器系统综合效能模糊识别模型

武器系统的综合性能评价是一个半结构型多目标决策问题,引入指标相对隶属度概念,提出了一种新的指标权重确定方法,并综合模糊优选、模糊识别等理论建立了武器系统的多级模糊识别模型。示例对三型反舰导弹武器系统效能进行模糊识别,得到其性能相对客观的评估。