一种基于分块下三角分解的子空间GNSS抗干扰方法

通过SVD获得子空间的方法,适合于多变环境和较少数据样本情况,但计算量很大,限制了该方法的实时应用.在不降低性能的条件下,将SVD弱化为分块下三角分解,减少了提取子空间的复杂度,并给出基于Givens旋转的实现结构,具有结构简单,便于并行实现的优点.将该方法应用于GNSS抗干扰仿真实验,验证了其有效性.     

不完全信息下战斗机综合作战效能评估方法

为了处理评估过程中的不完全信息,将偏好规划理论引入到战斗机作战效能评估研究中,在RICH方法基础上,提出了一种不完全信息下战斗机综合作战效能评估方法.并将RICH法使用范围进行拓展,讨论了更适合效能评估的多层值树的RICH法使用问题.最后,通过一个效能评估仿真示例对方法进行了验证.结果表明,该效能评估方法在不完全信息条...     

基于LMS2UKF的主/被动雷达融合算法

在主/被动雷达双传感器目标跟踪背景下,针对IMM算法的计算量大,提出一种基于变结构多模型思想的LMS2UKF分布式融合算法。该算法将LMS算法和UKF滤波算法结合进行矩阵加权融合。与IMM2UKF算法进行仿真比较,结果表明在相同情况下,本算法有较好的稳定性和较好的定位精度。     

基于序列决策分析的登陆作战决策

为解决作战决策中的序列决策问题,利用决策树的分析方法,以登陆作战中是否提前实施登陆行动、登陆成功后是否向登陆场纵深进攻的两级序列决策问题为例进行了分析,计算各决策节点以敌我损失人数为评价指标的益损值,得出较为合理的作战决策,其结果可作为指挥员的决策参考.     

联系实际解扣子 明辨是非正导向——南京军区“临汾旅”开展“正确看待金钱，导正价值取向”专题教育的基本做法

南京军区“临汾旅”在上级领导机关的具体指导下,在官兵中广泛开展了以“正确看待金钱,导正价值取向”为主题的金钱观教育。教育紧贴基层风气建设和官兵思想实际,采取学习动员、理论辅导、讨论辨析、典型引导、总结提高等步骤,帮助官兵澄清和消除在金钱观上存在的模糊认识,取得了较好的效果。统一思想认识,引导官兵自觉站在保持我军性质宗旨的高度牢固确立正确的金钱观。旅党委调查感到,在改革开放和市场经济历史条件下,官兵对金钱的看法发生了很大变化,能否树牢正确的金钱观,事关官兵的人生追求和价值取向,事关保持我军性质宗旨,事关部队的…     

模糊集值统计理论在灭火救援指挥效能评估中的应用

在建立评估指标体系的基础上,将模糊集值统计理论应用于灭火救援指挥效能评估中。该理论方法改变了以往统计给出一个固定值的做法,而给出一个区间值,使某些具有模糊性和随机性的评估指标权值的确定更加符合实际情况。实例研究表明:该方法克服了经典统计法的不足,提高了效能评估的实用性和科学性。     

Parallel Sets的改进及其在全球恐怖袭击数据分析中的应用

随着恐怖主义愈演愈烈,"反恐"成为当今世界各国军事安全部门的中心任务.使用分类型可视化工具Parallel Sets分析国际恐怖主义数据库中多属性分类值间的关系,揭示数据库中的隐性信息,并针对Parallel Sets任意排列分类值产生较多交叉的不足,提出带降势的启发式分类值布局算法,自动优化分类值布局顺序,减轻视图中...     

无人机对地攻击时敏目标威胁度SPA-IELM评估方法

为实现对地面时敏目标威胁度的科学有效评估,提高无人机对地攻击决策的快速性和准确性,提出一种基于集对分析(SPA)与增量型极限学习机(IELM)的地面时敏目标威胁度评估方法.首先,将SPA理论中的联系度和集对概念应用在地面时敏目标威胁度评估指标体系中,用于生成训练样本和测试样本,然后,使用获取样本对IELM进行在线训练和测试,得到无人机对地时敏目标威胁度评估模型,并对目标完成评估和排序.仿真表明:所提出方法在评估地面时敏目标威胁度过程中速度快、精确度高,能够对目标威胁度进行快速精准排序,从而为无人机对地攻击决策提供了可靠依据,也为无人机自动有效打击地面目标奠定了基础.     

一种弹道外测数据的野值处理方法

为抑制弹道外测数据中异常值的影响,设计了一种基于最小二乘趋势项建模与一阶差分还原的联合野值处理方法.该方法基于最小二乘原理建立了外测数据趋势项多项式的一般模型;利用一阶差分处理化斑点型野值为孤立型野值,在简化野值类型的同时又降低了野值的处理难度;最后引入肖维涅准则进行野值检验剔除,并积分还原得到便于后续分析的外测数据.仿真算例结果对比表明,该方法简便易行,在不破坏原始数据有用信息前提下,可抑制复杂类型野值的影响,取得较好的处理效果.     

基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法

针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。