粒子滤波跟踪弹道下降段在炮位侦察中的应用

在传统的炮位侦察方式中,往往对对方炮弹弹道上升段采用扩展卡尔曼滤波方法进行弹道跟踪,这就导致了阵地部队安全性和雷达威力受限的问题,而开展对方弹丸弹道下降段跟踪的研究有利于解决这一问题.对于弹道下降段的跟踪,采用传统的扩展卡尔曼滤波方法无法满足炮位侦察的精度需求,而粒子滤波方法的应用使得这一思路变为可行.首先描述了对下降段弹道跟踪时炮位侦察的全过程,并建立了待跟踪弹道目标的状态空间模型,然后应用粒子滤波方法对下降段弹道进行了跟踪辨识.仿真结果表明,粒子滤波具有比扩展卡尔曼滤波精度更高和运算时间更长的特点,其仿真结果能够满足炮位侦察的精度要求.     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

无人机集群作战中连续时间Markov链模型的求解方法

针对无人机集群目标作战解析建模时在状态转移过程中计算速率低的问题,提出了一种基于行压缩存储的四阶Runge-Kutta法。根据无人机集群作战样式将无人机集群作战过程划分为三个阶段,并分阶段对无人机集群作战的状态转移过程建立连续时间Markov链模型。以无人机集群完成作战任务的可靠性作为求解指标,运用四阶Runge-Kutta法对Markov模型进行求解。由于求解过程中速率转移矩阵具有稀疏特性,采用基于行压缩存储的算法优化求解速率。仿真实验表明,运用连续时间Markov理论建立的无人机集群作战过程模型的有效性和可行性优于其他模型。同时,与其他算法及模型相比,该算法计算速率更高、能更好地满足结果精度的可靠性需求,进一步说明了本算法的优越性。 〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCHSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

融合阈值法和边缘提取的图像分割算法

针对阈值法分割目标区域不完整和边缘提取断续边缘多的问题,提出了一种融合阈值法分割和多尺度边缘提取的图像分割算法。该算法充分利用阈值分割提供的目标区域信息和边缘提取给出的边缘信息,采用基于区域生长的最大轮廓法连接断续边缘,填充目标孔洞,完成目标分割。利用Matlab平台对该算法进行了验证,结果表明:该算法能有效分割出目标完整轮廓。     

VLMC控制流软件可靠性度量方法

针对现有软件可靠性模型普遍不适用于实际软件的问题,分析了软件内部模块间控制转移机理,通过分离入口模块,提取一阶控制转移概率矩阵;弱化内部模块与出口模块间差异,重构二阶以上转移概率矩阵,在改进Cheung模型的基础上建立一个更符合软件实际的可靠性度量模型。针对变阶依赖（ VLMC）控制转移导致的可靠性度量难问题,通过对导致复杂依赖的多入多出模块进行节点扩展,将VLMC控制流转化为Markov链,利用所建立的软件可靠性模型对VLMC控制流软件进行可靠性度量。研究利用演绎推理对所建立模型进行了正确性形式化证明。最后给出了方法的实例验证。     

相干累加与AR滤波相结合的舰船轴频电场信号处理方法

针对采用电场传感器阵列测量舰船电场的应用场景,为提升目标轴频电场的信噪比,提出一种相干累加结合自回归(autoregressive, AR)模型滤波的方法对阵列电场信号进行处理。对测量得到的阵列电场信号进行时延补偿后累加,同时对环境电场信号进行AR建模,并利用AR模型参数构造滤波器,以对累加后的信号实施滤波处理。为验证所提方法在低信噪比条件下的有效性,对实测阵列式电场信号进行处理,结果表明,所提方法能够在信噪比为-25.39 dB的条件下有效压制噪声频谱,保留轴频线谱,处理后信噪比提高约21.92 dB。     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

探索灌输授课的“5+N”范式

课堂教育是思想政治教育的主要形式之一，本文通过从问题、观点、故事、互动、语言表现力、手段多样六个维度呈现出一堂优质课堂教育的基本范式，将新时代课堂教育的组织形式和方法载体更加灵活多样，通过优质课堂教育进一步巩固思想政治工作“主阵地”的地位。