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。     

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其仿真

自适应神经网络模糊推理系统ANF IS是模糊控制与神经网络控制结合的产物。讨论了ANF IS的结构及其特点,并利用M ATLAB的专用工具箱进行了仿真研究,取得满意的效果。     

履带式车辆半主动悬架的模糊神经网络控制

在1/2车体振动模型的基础上,引入了模糊神经网络控制器,模糊控制用来对付系统的非线性,神经网络用来辨识路面的变化情况,实时调节模糊控制器的量化因子,使模糊控制器对路面的变化具有自适应能力。仿真和台架实验结果表明,模糊控制器能有效地控制半主动悬架系统,半主动悬架在减少振动,提高乘坐舒适性方面优于传统的被动悬架。     

基于模糊多属性的机群空面多目标任务分配

飞机编队在执行空面作战任务时,在进行多目标任务分配之前必须对作战的目标进行有效评估。考虑目标的威胁、政治价值和经济价值等不同属性,建立了多目标分配综合价值评估指标;运用模糊多属性法和G.A.M iller九级量化理论对目标综合价值进行量化,并采用离差最大组合赋权法求出各属性权值,建立单机多目标分配模型。提出基于数据链通信的编队多目标最优分配算法,最后给出仿真实例,仿真结果表明此方法能合理有效地对多目标进行最优分配。     

单、多平台综合武器系统从纵向到横向集成

在现代海战中,通常要求多传感器多武器进行联合作战,因此,需在纵向集成的基础上进行横向集成,以应对日益增长的精确制导武器的打击。在对国外综合武器系统分析研究的基础上,提出利用信息融合技术、开放结构技术、软件中间件技术、武器共架技术和综合火控系统技术,实现对一体化综合防空系统的综合集成。这是以信息化和网络化为支撑的军事信息系统发展的必然趋势。     

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。     

模糊聚类分析在舰炮射击目标处理中的应用

舰炮对岸射击中射击目标选取比较复杂,用基于AFS逻辑的模糊聚类分析数学方法对射击目标进行处理,是一种评估战场目标选取的新方法。基于AFS逻辑的模糊聚类分析不仅与人类的思维逻辑类似,而且便于计算机将数据库中的记录转化为人类容易理解和操作的模糊集。作为在数据挖掘中的应用,又给出了基于AFS模糊逻辑的一个新的模糊聚类方法,通过具体的数学模型仿真表明这是一种行之有效的方法。     

基于模糊信息论的空中目标识别模型研究

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。针对目标识别中不确定信息,建立基于模糊信息论的空中目标识别模型。该模型利用模糊信息论中的模糊数,基于贴近度的模糊模式识别对待识空中目标进行初步识别,同时为解决不确定信息本身对目标识别结果稳定性的影响,采用模糊信息熵对目标识别结果修正,从而进一步提高了空中目标识别结果的稳定性和可信度。     

火力分配综合效率指标计算方法研究

针对传统计算火力分配综合效率指标方法的局限性,在确定空袭兵器威胁度和防空火力单元射击有利度的基础上,结合实际作战的不同情况,介绍了一种计算火力分配综合效率指标的新方法。通过算例,证明了该方法的可行性。     

空天一体预警探测实验室建设探讨

介绍了美军作战实验室的现状,分析了我军空天一体预警探测实验室的功能需求,提出了空天一体预警探测实验室的概念,并对空天一体预警探测实验室的体系结构和管理模式进行了探讨。结合我军实际,从作战体系层次、实体结构层次、技术规范层次对空天一体预警探测实验室的体系结构建设进行了设想,对其管理模式给出了建议。