利用声光衍射测定甘草稀溶液中超声波的波长与浓度的关系

利用声光衍射测量甘草稀溶液中超声波的波速与浓度的关系,通过对实验原理和数据的分析,挖掘出了较多的数据关联,对干草稀溶液物理特性的声光衍射实验测量,是本文的一个新的尝试。     

无源跟踪中的一种新数据关联算法

在无源多目标跟踪过程中,数据关联是核心。提出了无源跟踪中的一种新数据关联算法,先对支持向量聚类理论进行了讨论,用该理论对采样到的观测点进行分类,后定义了多特征的关联度计算问题,并用综合数据关联的方法对目标进行状态估计。计算机仿真结果表明:该算法对目标的正确关联度要优于传统的数据关联算法。     

坦克火控系统射击诸元解算仿真模型

火控系统射击模型仿真是坦克分布式交互仿真的重要内容,直接影响着仿真结果的可信度。通过分析实车火控系统数学模型,在简化了外弹道模型的基础上,结合仿真实现,建立了射击诸元解算的仿真模型。     

基于查表的空间填充曲线映射算法

空间填充曲线是进行数据降维处理的典型方法。首先给出对角线空间填充曲线的映射规则,该规则使得在高维情况下存在唯一曲线,并且每一维度上的格点数目不受限制。然后提出等势面的概念,推导出不同等势面上格点数量的递推关系。在此基础上,给出基于查表的对角线空间填充曲线映射算法,该算法执行快、可扩展性好,其时间复杂度随维度的增加呈线性增长。     

基于模糊聚类的多目标跟踪算法

提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。     

被动雷达/红外成像双模制导数据融合方案

提出了被动雷达/红外成像双模制导数据融合方案。针对雷达和红外成像测量数据率不同的特性,研究了被动雷达/红外成像测量输出时间同步校准算法;根据雷达和红外成像测量输出的目标冗余信息对各自测量噪声方差进行在线实时估计,提出了一种具有自适应修正能力的卡尔曼滤波算法;采用神经网络—模糊推理方法设计了具有自主判别能力的测量信息有效性判别系统,提出了基于测量信息置信度的加权融合算法。通过仿真验证了该方案的有效性。     

侦察机通过数据链向潜艇传递目标指示的方法探讨

为了使侦察机能更及时、准确、可靠地为潜艇提供目标指示,使之进行导弹超视距攻击,介绍了与潜艇通信有关的地-舰(潜)/空数据链、舰(潜)-舰(潜)数据链及舰(潜)-空数据链。然后探讨了侦察机通过数据链向潜艇传递目标指示的方法,重点研究了潜艇可以实时接收数据链信息和不能实时接收数据链信息的情况下的直接指示法,及侦察机通过岸上指挥所、海上联合编队指挥所中转信息的中转指示法。     

通用作战态势图的构成与实现方法

通用作战态势图根据来自兵力级的多源信息,处理、显示目标航迹、身份、任务、地理信息等,形成战场态势综合显示,支持指挥员的战术态势分析、战术决策等任务,改善指挥员的态势感知能力,提高信息处理能力和速度,减轻压力和减少失误。面向态势感知的通用战术态势图(COP)的认知设计体系,描述了形成COP的数据来源及相应的数据关联和态势感知可视化的软件结构,并对COP中的战术目标群分类和目标数据采用模糊处理的方法,对COP工程化实现具有一定的借鉴意义。     

结构主导目标检测中的纹理随机化

已有基于卷积神经网络的目标检测算法倾向于提取目标纹理特征,而非结构特征;因此,已有方法不能实现变纹理目标的可靠检测.针对此问题,提出基于纹理随机化的结构主导 目标检测方法,采用仿真纹理随机化方法减弱网络模型对纹理特征的拟合,实现基于结构特征的变纹理目标可靠检测.利用目标的三维模型,借助Blender渲染引擎,完成纹理随...     

混合指数分布模型的Bayes分析

针对截尾试验数据的情况,给出了二元混合指数分布模型的平均寿命和可靠性函数的严格的Ｂａｙｅｓ点估计,并运用最大熵准则给出了可靠性函数的近似的Ｂａｙｅｓ置信下限估计。