基于Riccati方程的动态传感器分配算法

针对组网跟踪系统传感器分配算法计算量过大的问题,提出了一种基于Riccati方程的动态传感器分配算法。该算法通过Riccati方程离线计算各传感器组合跟踪下的稳态滤波协方差,根据稳态滤波协方差与期望协方差的接近程度动态分配传感器资源。仿真结果显示,与传统协方差控制和贪婪算法相比,基于Riccati方程的动态传感器分配算法在大大减少计算量的同时能够保持较好的跟踪性能。该方法能够更好地应用于大规模传感器组网目标协同跟踪系统。     

利用局部评估的分布式图模式匹配算法

为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配,提出利用局部评估的分布式图模式匹配算法。各计算节点并行地执行本地匹配;协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点;计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况;协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明:与已有的分布式图模式匹配算法相比,dis GPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响,从而减少图模式匹配的时间。     

基于高精度景象匹配的SAR平台定位方法

提出一种利用SAR图像与光学基准图高精度匹配实现SAR平台定位的方法。利用成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在图像中心线上均匀选取若干点作为匹配点,并与光学基准图进行高精度景象匹配获取它们的物点坐标;根据这些物点坐标估计出图像中心线在当地水平面投影的直线方程;利用直线信息和斜距高度信息计算SAR平台在水平面上的投影点位置,进而计算得到成像中间时刻SAR平台的空间位置。为了进一步提高匹配精度,分别提出对正侧视和斜视SAR图像匹配区域进行几何粗校正的方法。还分析了不同误差因素对平台定位精度的影响,并给出精度估计公式。仿真和实际图像实验结果表明,方法正确可行,具有较高的定位精度,具备工程实用价值。     

联合防空目标分配方案优化研究

目标分配是联合防空作战指挥决策的核心内容,是各级联合防空指挥中心的重要工作,其模型的合理性与可信性会对作战结局产生重大影响。为提高目标分配的合理性与可信性,对联合防空作战混合部署下的目标优化分配问题进行了详细分析,建立了相应的数学规划决策模型。为了有效获得问题的全局最优解,将改进遗传算法(GA)应用于数学规划决策模型的求解过程中,并给出了模型求解的方法和步骤,经实例应用,取得了满意的结果。     

炮兵战场目标态势分析研究

提出了炮兵战场目标态势的概念,分析了炮兵战场目标态势分析在炮兵战场目标情报处理过程中的位置,研究了炮兵战场目标态势分析的基本结构、主要内容及表示方式,构建了炮兵战场目标态势分析的理论框架。     

基于改进加权P ageRank的电子目标重要度评估方法

目标重要度评估是电子目标分析的重要内容,将电子目标群体抽象成复杂网络,可以通过对其网络特性的挖掘,从整体上对电子目标在敌方电子信息系统中的重要度进行评估,但传统基于网络结构的目标重要度评估指标具有片面性,难以对处于关键链路之上的重要节点进行挖掘,针对这一问题,将Pagerank算法与中间中心度指标进行整合,提出电子目标重要度评估算法BCIW PageRank,介绍了基于该算法的电子目标重要度评估流程,并利用模拟侦察数据对其进行了仿真分析。     

临近空间高超声速目标跟踪方法研究?

临近空间高超声速目标跟踪技术研究在空天防御系统中具有重要军事意义和理论价值。本文综述了临近空间高超声速目标跟踪中的目标运动建模、目标跟踪算法等研究内容的研究进展,并对其存在的问题进行了深入分析。针对这类目标跟踪存在的问题,结合临近空间高超声速目标探测跟踪需求,指出了临近空间高超声速目标跟踪技术的研究思路,为相关研究提供了参考。     

红外传感器目标跟踪算法

对红外传感器目标跟踪进行了系统的阐述 ,包括航迹起始、已知目标强度分布模型时的红外目标跟踪 ,对目标质心伪测量的红外目标跟踪 ,基于质心及质心偏移测量的红外目标跟踪 ,红外传感器的目标机动检测、利用图像分割和目标特征的红外目标跟踪 ,图像相关算法和 Kalman滤波的红外目标跟踪 ,简化充分统计量的红外目标跟踪 ,修正球坐标系 (MSC)的红外目标跟踪、利用主客观知识的红外跟踪 ,红外传感器的微弱信号检测与跟踪以及红外传感器检测 -跟踪的联合优化等研究具有一定的参考意义     

火炮火控系统命中解的分布和存在性

定义了火控系统中问题联立方程应满足的“基本假设”,从理论上讨论了在“基本假设”条件下诸命中解的分布特性 ,证明临近的命中解 (如果存在的话 )是唯一的 ,给出了临近解存在的充分必要条件。用一个简单的实例表出不同目标速度下诸命中解分布的实验数据     

基于BP神经网络的空中目标威胁排序

研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法.水面舰艇对空防御作战中,舰载平台多传感器系统获得空中目标属性信息不完全,利用BP神经网络建立目标各属性权值的分配模型,通过大量的实例对模型进行训练,可以使所获得的空中目标属性信息得到充分利用,从而得到基本符合战场环境的客观的空中目标威胁排序.