虚拟场景中的碰撞检测算法

综述了当前出现的虚拟场景中的各种碰撞检测算法。重点对包围盒层次法中的轴向包围盒法(AABB)、方向包围盒法(OBB)、离散方向多面体法(K-DOPs)的检测原理和检测效率进行了分析比较。得出的主要结论是:包围盒层次法应用极为广泛,检测效率取决于对包围盒的选取。K-DOPs是介于AABBs和凸包之间的包围盒,只要合理地选取平行平面对的个数和方向,就可以在碰撞检测的简单性和包裹物体的紧密性之间取得较好的折衷。     

基于遗传算法的目标方位角估算

针对某型武装直升机加装微光电视瞄准系统后 ,提出了采用遗传算法进行微光电视图像的识别和提取 ,然后与模型基元进行图像匹配 ,来研究目标方位角的估算问题。经分析计算 ,能较好地满足需求 ,为微光电视瞄准原理的实现打下一定的基础。     

Bayes信息融合方法在雷达故障诊断中的应用

根据雷达系统诊断信息多样化的特点,重点考虑雷达的BIT信息、FMECA信息、FTA信息和案例信息,提出将各类信息根据对故障现象的影响程度进行归一化处理,然后利用Bayes证据理论的方法将归一化后的信息进行融合处理,得到的结果进行故障诊断的方法,该方法可以克服各类故障信息中的量纲不一致性,可以提高诊断的可信度,降低诊断的不确定度,是一个比较理想的方法。     

模糊信息的信息量及其计算

定义了有关信息的基本概念 ,给出了一种关于位置的模糊信息即闭区间 [a ,b]上模糊数的信息量计算公式 ,讨论了模糊数信息量的性质 ,最后介绍了在模糊层次分析的比较判断矩阵构造中的算例     

基于神经网络的库存枪弹储存寿命预测研究

对某型单基发射药库存枪弹的理化性能、内弹道性能变化规律和储存寿命进行了初步研究。分析了库存枪弹储存寿命的影响因素 ,建立了库存枪弹储存寿命和影响因素变化规律的神经网络模型 ,并用此模型预测了库存枪弹的储存寿命。     

一种有效的常规雷达目标识别方法

基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整个目标识别系统的结构简单 ,同时具有较好的推广能力     

军事电子信息系统发展观

阐述了军事电子信息系统概念与发展背景 ,讨论了发展的基本观点 ,指出理论框架建立的指导思想与边缘理论的发展点。     

红外/雷达传感器协同跟踪算法研究

通常情况下 ,主动传感器在检测到目标之前就暴露了携带它的飞行器 ,因此 ,在作战环境下 ,限制主动检测设备的使用是必要的。被动传感器工作时具有隐蔽性 ,在现代军事跟踪系统中起着重要作用。研究了红外 /雷达的协同跟踪 ,以满足跟踪精度和隐蔽性双重要求     

一种评价导弹研制方案的新方法

对新型导弹武器系统的各种研制方案作出迅速、合理的评价是武器系统方案论证中非常重要的一项工作。过去常用的评价方法存在评价速度慢、评价结果客观性不强等缺点 ,利用神经网络的模式识别功能 ,建立了用于评价研制方案的神经网络模型 ,该模型充分利用过去已定型的导弹研制信息 ,减少了评价过程中的主观性。通过实例计算 ,证明该方法是可行的     

战场目标声/震侦察与识别

介绍了一个采用被动侦察体制的多传感器侦察系统。在研究了地面战场典型目标的噪声场和地震动场产生机理的基础上 ,对战场目标噪声信号和地震动信号进行功率谱估计 ,分析了各种目标的线谱特性。设计了拓扑结构合适的 BP神经网络分类器 ,可以有效地分类识别战场典型目标