基于模型概率估计的两层交互多模型算法

在机动目标跟踪问题的研究中,针对转弯机动目标跟踪精度差的问题,设计了一种利用模型概率对模型集合进行实时计算的两层交互多模型算法。该算法由第一层目标转弯速率的粗估计和第二层目标状态向量的精估计构成,它利用第一层模型计算出的目标运动估计转弯速率,构建与当前目标运动状态匹配程度较高的第二层转弯模型集合,并将该转弯模型集合运用于状态估计中。仿真结果证明了该算法在针对转弯机动目标时仍有较好的跟踪精度。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

基于双滑模变结构的旋转靶弹双通道控制

针对旋转靶弹低空飞行姿态难以快速调整以及参数摄动的问题,基于内外环的双滑模变结构方法,设计了旋转靶弹的双通道控制器。基于非线性模型,对靶弹快速变化的攻角和侧滑角以及慢速变化的高度和偏航距离分别设计了一种积分型滑模面,并采用指数趋近律减轻系统的抖振,利用Lyapunov稳定理论证明其稳定性。非线性仿真结果表明,该设计控制方法能快速准确响应控制指令,且在参数摄动时表现出较强的鲁棒性。     

Biased retro-proportional navigation law for interception of high-speed targets with angular constraint

A new guidance law, called biased retro proportional navigation (BRPN), is proposed. The guidance law is designed to intercept high-speed targets with angular constraint, which can be used for ballistic target interception. BRPN guidance law is defined, and the exact time-varying bias for a required impact angle is derived. Furthermore, the simulation results (trajectory, variation of navigation ratio, capture region, etc) are compared with those of biased proportional navigation (BPN), proportional navigation and retro-proportional navigation. The results show that, at the cost of a higher intercept time, BRPN demands lower terminal lateral acceleration and has larger capture region compared to BPN.     

目标识别中的传感器管理方法

基于假设检验的方法,研究了目标识别中的传感器管理方法。分别以用于假设检验问题中的最大后验概率、最小代价函数和最大正确检测概率为目标函数,给出了用于目标识别问题的多传感器管理方法,并针对目标识别问题的特点,对其进行了相应的改进。通过对一定场景的仿真,比较了三种不同方法的识别正确率和平均采样次数,分析了各种方法的特点。     

预警机雷达在协同空战中的多目标探测

预警机指挥下的多机协同攻防系统,利用预警机的高空机载雷达和强大的通讯导航系统有效地提高了多机攻防系统的防空预警能力和综合指挥作战能力。对该系统进行了理论框架分析,给出了其整个工作过程的各个功能模块的模型,并针对预警机的雷达探测能力进行了对多组目标实时探测跟踪的仿真计算。     

未确知条件下多枚导弹打击不规则面目标的毁伤效果评估

在信息缺乏的情况下,如何提高对多枚导弹打击不规则面目标毁伤效果评估的可信度是导弹作战运用研究的重难点。通过蒙特卡罗方法建立给定参数下的面目标毁伤效果评估模型;采用信度分布函数对该问题的未确知性进行评估,评估结果显示毁伤效果未确知性较高;基于信度熵,分析导弹各个属性的未确知性对毁伤效果未确知性的影响;通过针对性减小影响大的属性的未确知性,迭代减小毁伤效果的未确知性。仿真实验结果表明面目标有效毁伤率的未确知范围得到显著减小。该研究能够有效指导毁伤效果评估工作,减小其中的不确定性。     

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。     

改进的AHP法在目标价值排序中的应用

针对在应用AHP法时,传统的标度法可能导致判断矩阵一致性与思维一致性脱节,进而破坏层次分析法的优选排序功能的问题。首先分析了传统的1～9标度的不足,然后通过引入指数(0,2)标度,建立了满足一致性要求的判断矩阵,改进了层次分析法。最后将改进的AHP法应用于战场炮兵的主要攻击目标价值排序的评估,进一步提高了评估的准确性。     

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。