基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。     

多机动目标跟踪的BFG-GMPHD算法

针对高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出BFG-GMPHD算法,扩展了GMPHD滤波算法的适用范围。算法利用最佳拟合高斯(BFG)分布来近似目标动态模型中的状态转移矩阵和过程噪声的协方差矩阵,实现了滤波器与不同动态模型的匹配;在对BFG分布进行递推时,引入了模型概率更新过程,解决了BFG仅依赖于先验信息的问题;并利用UKF算法对GMPHD的高斯分量进行递推,使得算法能处理量测方程为非线性的情况。仿真实验表明,BFG-GMPHD算法能快速匹配目标模型的变化,实现对多机动目标的有效跟踪,准确估计出目标的数目和状态。     

防空导弹制导雷达综合抗干扰能力评估

分析了地空导弹武器系统制导雷达面临的主要干扰及其所采取的主要抗干扰措施,一般层次分析法(AHP)在评估某些模糊概念时存在缺陷。基于模糊层次分析法(FAHP),构造了模糊一致判断矩阵,建立了防空导弹制导雷达综合抗干扰能力评估模型,该模型具有快速、易于操作等优点,解决了在评价制导雷达综合抗干扰能力时难以定量分析的问题。     

指派问题的降阶优化算法

指派问题是运筹学中特殊线性规划中的一类问题。在现实生活中,指派问题非常普遍,常常可以见到各种各样的指派问题。通过对指派问题的数学模型进行分析,提出了与以往方法不同的求解指派问题的一种新的思路,通过对几个定理的研究,给出了一种新的求解方法——降阶优化算法。对求解指派问题提供了一种新的途径,在运筹学等领域有着较好的应用前景。     

应用卫星技术发展核爆监测装备

论述了星载核爆监测系统的作用：国土防御核爆监测,我军核反击效果评估和全球大气层及空间禁核试检查。文章阐述了核爆炸电磁脉冲、光辐射、X射线和中子、γ辐射产生的原理和信号特征。阐述了星载核爆监测系统探测上述核爆信号、排除主要干扰信号的基本方法。     

院校办学绩效集对分析评定

讨论了集对分析方法评定院校办学绩效．作为算例,对军队16所工程技术院校进行了排序,并用主成分分析法进行了验证．     

无尾舵布局超空泡航行体弹道优化设计

给出了无尾舵布局超空泡航行体在纵垂面内的受力分析及运动方程,建立了变深度机动最优轨迹问题的数学模型。针对空泡扩张与收缩带来的延时效应,提出改进的延时型高斯伪谱法,利用所有高斯节点的运动状态插值获得整个运动过程的状态量,由此得到各个时刻的实时超空泡航行微分方程。通过计算各节点处运动方程约束,对其变深度机动轨迹进行数值求解,得到相应的优化弹道结果及控制策略。对给定布局方案的超空泡航行体下潜机动最优弹道问题进行求解,计算结果表明,采用空化器偏转控制策略,无尾舵布局超空泡航行体可满足运动稳定性与机动性要求,所提出的延时型高斯伪谱法能够处理超空泡航行弹道优化中的延时效应,具有较好的快速收敛性。