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71.
建立空空导弹初始发射距离三维预估模型,提出一种空空导弹可攻击区解算的新算法。该算法将空空导弹初始发射距离预估模型与黄金分割法相结合,用导弹初始发射距离预估值构成黄金分割法的初始搜索区间,进行攻击区边界搜索。仿真结果表明,该算法提高了空空导弹可攻击区的精度,降低了边界搜索循环次数,具有有效性。  相似文献   
72.
针对长期以来靶场鉴定试验中红外探测系统作用距离难以准确评估的问题,提出一种利用非典型环境条件下的小样本试验数据进行试验设计和指标参数评估方法。通过对红外探测系统作用距离试验要素的分析,提出并设计均匀设计表进行试验,事后利用试验数据建立作用距离偏最小二乘回归评估模型,并通过实例分析表明了方法的有效性和正确性。  相似文献   
73.
74.
针对实际外场环境下军事目标RCS测量中背景杂波抑制需要,在背景矢量相减、软硬件距离门控制等背景杂波抑制技术基础上,将背景矢量相减后的目标回波频域数据作IFFT变换,得到一维高分辨率距离像,再根据目标区位置、尺寸等参数,选择合适的时域加窗信号,将加窗后的距离像再作FFT变换到频域,最后将一维距离像反演得出目标RCS值.实...  相似文献   
75.
战时,异型角反射体阵列布放态势将是影响其干扰效果的重要因素。以伯克级驱逐舰为典型舰艇,从雷达散射截面积(radar cross section,RCS)、高分辨率距离像(high resolution range rrofile,HRRP)和极化特征三方面入手,进行了异型角反射体布放间隔和布放数量的寻优,旨在寻找一种与载舰逼近度尽可能高的异型角反射体阵列,为反舰导弹突防研究提供基本理论依据。研究表明:综合考虑RCS,HRRP和极化特征三方面因素时,11个异型角反射体两两间隔5 m布放,能够发挥更好的干扰效果。  相似文献   
76.
为使地空导弹兵模拟训练系统获得的目标机动轨迹更加贴近实战、更有依据性,考虑对演习训练产生的轨迹数据进行分析,设计了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,针对有噪声数据的基于密度的空间聚类)预分类的DBSCAN改进DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)聚类算法来分析机动轨迹.并与未预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法进行对比,发现其运行效率和分类准确度方面均较优.同时分析了数据结构和算法的参数对分类效果的影响,发现数据规模越大,DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法的优势越明显.通过仿真得到了使DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法发挥最高效率的参数.  相似文献   
77.
针对互联网上存在的大量垃圾评论,提出一种基于电阻网络的垃圾评论检测方法,该方法用电阻距离来度量评论之间的上下文语义相似性,把整个评论数据表示成一个电阻网络,把垃圾评论当作该网络上的语义离群点来处理,根据网络节点对电阻网络平均电能消耗的影响,建立电离群因子来度量数据的离群程度,以此来识别垃圾评论。实验证明了该方法的有效性,在多个数据集上取得了较好的效果。  相似文献   
78.
宽带ISAR雷达能够从目标回波中计算得出众多目标特征,对ISAR雷达的干扰信号必须高逼真地模拟目标的电磁散射特性和运动特性。从弹头目标电磁散射机理出发,分析了干扰信号生成流程,提出二维成像干扰的实现方案。针对虚假目标特性模拟问题,提出基于一维距离像模板合成欺骗干扰信号的算法。算法采用距离像模板与实际宽带ISAR信号的卷积调制处理,生成的干扰信号能较好地反映目标的电磁特性。通过多个脉冲的模拟,生成的干扰信号也能够准确反映目标的运动特性。仿真实验对暗室测量数据和HRRP模板数据进行成像效果对比,验证了算法的有效性。该算法对二维成像干扰机的工程设计具有指导意义。  相似文献   
79.
为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。  相似文献   
80.
综合考虑了查询处理时的计算费用和存储费用,提出了距离连接索引(Distance associatedJoinIn dices,DJI)的分步实现方法,以高效地支持联机空间距离查询。该方法采用分阶段计算DJI的策略,根据用户的查询条件动态地计算DJI的一部分以支持查询。实验研究证明,与传统方法相比,DJI的分步实现方法在性能上具有较大优势。  相似文献   
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