混响和噪声环境下基于角度谱的多声源定位与计数算法

针对混响及噪声环境下的多声源定位与计数问题,引入局部信噪比追踪及相关性检测模块,提取出传统广义互相关角度谱中受噪声及声源互扰影响较小的时频支撑域;同时引入双宽度匹配追踪方法替代传统的峰值搜索,改进后续定位与计数的精确度。仿真研究验证了综合应用滤波后的角度谱及双宽度匹配追踪的多声源定位与计数算法相比传统算法在较低信噪比、较强混响以及较多声源数的环境中更加精确及稳健。     

基于因果分析的作战计划评估技术

以信息系统五层评估框架为基础,提出了一种以作战效能为"果"、以系统效能为"因"的作战计划评估思想,给出了一种主从分析链系统效能指标构建方法,设计了一套多视图的作战计划辅助分析工具。应用表明,该方法可以有效发现作战计划中存在的问题,提高作战计划的可行性。     

吉林某预备设炮兵师加强信息化建设提升战斗能力

吉林某预备役炮兵师着眼提高实战能力,瞄准科技发展前沿,充分发挥预备役部队双重领导体制的特点,积极借助长春市科技、文化和智力瓷源丰富的优势、以科学创新、锐意进取的精神,大胆探索预备役部队信息化建设强军之路,经过四年的不懈追求,自行设计改装了作战指挥、参谋作业、信息处理等9辆指挥方舱,配有无线宽带、短波及微波传输、计算机辅助决策等8个野战指挥系统。将群营射击指挥系统与野战指挥系统链接,实现了师到群营到单炮的数字化指挥。初步实现了固定网络与野战网络、指挥网络与宽带信息网络互联互传,形成了由平时的指挥管理向野战条…     

临近空间中子环境及其探测

在临近空间辐射环境的诸多因素中,中子对飞行器的安全、可靠运行以及人员健康的威胁最为严重。文章介绍了临近空间中子的来源及其对飞行器和人体的危害,指出临近空间中子探测研究的重要意义,简要阐述了临近空间中子探测的原理与方法,最后探讨了临近空间中子探测领域所涉及的几个关键问题。     

基于多维直方图的mean shift运动目标跟踪算法

讨论了一种红外图像序列的运动目标跟踪算法.以mean shift为核心,即在连续图像序列中对比运动目标的直方图.在可见光的视频中,利用目标的颜色直方图进行跟踪.在前视红外图像序列中,直方图由像素值和高通滤波后的值共同构成.为较好地处理非线性非平稳信号,引用LMS自适应滤波可以对目标的位置做出合理的估计,以维持对目标的正常的检测跟踪.     

基于分治采样粒子滤波的三维跟踪算法

粒子滤波在处理三维机动目标跟踪问题时,粒子点难以均匀覆盖目标状态空间,较低的样本多样性和算法冗余直接影响跟踪性能。针对该问题提出一种基于分治采样粒子滤波的跟踪算法,算法通过划分独立的状态子空间,使随机样本在各子空间内单独抽样,对目标机动实现降维处理,提高跟踪性能。仿真实验表明,相对于标准粒子滤波,该算法有效提高了样本多样性,具有更好的跟踪性能,对复杂机动状况适应性更强。     

基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型

对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学习模型与BP神经网络模型进行整合,使模型兼具训练稳定性与较好的泛化能力;通过算法设计,模型具有了整体动态更新的能力。基于某作战仿真系统完成飞行目标识别实验,对比了该模型与各类模型的性能表现。实验结果显示所提出的模型识别正确率稳定在90%左右,且在个体学习器的基础上至少提高2%。     

对机动目标的滤波问题和灰色预测

叙述了火控系统中滤波的几种方法,分析了滤波中所存在的问题,并应用灰色系统理论对机动目标进行预测,讨论了火控灰色预测的特点。     

引入STF算法的自适应SICKF及其在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)算法,提出了一种自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(ASICKF)方法。采用嵌入式容积准则和均方根滤波方法,以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波,利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。为了解决状态突变未知的目标跟踪问题,采用自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波算法进行数值仿真,仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度,具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。     

再入飞行器弹道系数的自适应估计

运用Kalman滤波方法对再入飞行器的跟踪问题进行了分析,在动力学噪声已知的情况下,给出了一种弹道系数的自适应估计方法;在动力学噪声未知时,给出了弹道系数和动力学噪声方差的自适应估计方法。仿真算例表明这种方法是合理有效的。