截击机机群作战起飞规划效能模型

研究了截击机机群起飞架数的规划方法.通过对多攻击机机群进攻方式及截击攻击机机群目标分配形式的分析,以单一机群对单一机群在均匀目标分配形式下的作战效果为基础,根据来袭目标及我方最佳截击区域情况,合理地规划多机场作战飞机的起飞架数.建立了多机场飞机异地起降对多攻击机机群进行最优目标分配的形式及其量化关系模型,最后通过实例仿真和分析,证实了该模型的有效性和实用性.     

用于机动目标跟踪的联合IMM Viterbi数据关联算法

针对低检测概率、重杂波环境下的机动目标跟踪问题,提出一种联合交互式多模型Viterbi数据关联(C-IMM-VDA)机动目标跟踪算法.该算法利用各模式下的滤波器的量测预测、量测预测协方差及模式概率构造一个统一的综合波门,排除不可能的路径转移,减少到达一个目的节点的源节点的个数.机动目标仿真结果表明,与IMM-VDA(交互式多模型Viterbi数据关联)算法相比,C-IMM-VDA算法在大大减小计算量的同时,降低了航迹失跟率,提高了航迹平均跟踪精度.     

CEC条件下舰艇编队目标武器分配研究

在分析CEC条件下舰艇编队目标武器分配模式的基础上,综合运用MAS理论与方法,建立了舰艇编队目标武器分配MAS模型,即利用Agent描述舰艇编队的各种物理资源或逻辑资源,通过网络及Agent通讯协议将多个Agent连接成一个整体系统,设计了映射实体功能的Agent结构,从而为舰艇编队目标武器分配决策提供了一条新途径.     

基于检测统计量的修正转换恒虚警检测算法

提出了一种新的恒虚警检测算法--修正的转换恒虚警检测算法(MS-CFAR).该算法考虑检测单元采样作为参考单元的选择依据,其使用了基于转换恒虚警(S-CFAR)和最大选择恒虚警(GO-CFAR)的复合算法.给出了该算法在均匀背景中的数学分析.结果表明,该检测器既具有均匀背景下和CA-CFAR相近的良好性能,在多目标环境中亦克服了GO-CFAR不能分辨主目标的弊端,具有较强的适应性.尤其在杂波边缘环境中,MS-CFAR表现出了远好于S-CFAR的控制虚警的能力.     

时空积分及粒子群优化算法的目标被动定位方法

目标运动分析是武器控制的基础,研究了可用于目标被动定位的时空积分方法,建立了该方法求解目标运动参数的理论模型,采用粒子群优化算法对时空积分谱进行优化处理以获得目标参数的最优解,海上试验数据处理结果表明该方法能够得到稳定有效的解.     

Linux下某型制导弹目标跟踪并行算法

针对某型电视制导弹的图像特点,在Linux平台上设计了一种并行算法用于完成目标跟踪.算法思想:将制导弹的目标跟踪任务划分为图像采集、纠旋、显示和目标跟踪,程序中创建两个线程用于完成该任务;其中线程1完成图像采集、纠旋和显示;线程2完成目标跟踪.实验表明该算法实现了Linux环境下图像的实时采集、纠旋、显示和目标跟踪,与Windows下的目标跟踪算法相比,该算法有效的节省了资源.     

多决策目标排序的层次分析与灰色关联法

战争中对打击目标排序是下定作战决心的前提,是战场信息处理的重要内容.随着军事科技的发展和战术运用要求的提高,决定目标排序的因素不断增多,作战环境更加复杂,单一指标已不能满足需求.采用层次分析和灰色关联相结合的方法对多决策目标进行分析,为具有多决策因子目标提供了一种排序方法.灰色数据的白化和精确数据的直接使用提高了数据的效率,使得不同特点的目标具有可比性.实例表明,该方法行之有效.     

基于扩展卡尔曼滤波的机动目标航迹跟踪

针对高速飞行目标航迹跟踪问题,进行了扩展卡尔曼滤波的曲线拟和仿真试验研究.首先建立目标跟踪的数学模型,确定了系统对应的参数及状态方程,进而将线性卡尔曼滤波器进行扩展,将函数形式的滤波模型在函数自变量估计值附近进行泰勒级数展开,求导获得相应雅克比矩阵,在获得观测及系统误差的基础上,得到针对此问题的扩展卡尔曼滤波方程.仿真结果表明该方法的有效性.     

非合作目标视觉/惯导相对导航及敏感器自标定方法

利用视觉/惯导对空间非合作目标进行相对导航时,两敏感器的外参数对导航精度有较大影响。考虑到敏感器间的外参数标定复杂且耗时,提出一种利用视觉/惯导在估计相对状态过程中对其外参数进行标定的方法。该方法将视觉/惯导的外参数作为状态变量,与相对轨道运动学方程、相对姿态方程及惯导模型共同组成系统状态方程。利用该状态方程和单目视觉的观测量设计扩展卡尔曼滤波器对相对位姿、惯导偏差及视觉/惯导外参数进行估计,并通过数学仿真对该方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法能够在视觉/惯导初始外参有偏差的情况下,有效估计相对位姿及惯导漂移,并对视觉/惯导外参数进行标定。     

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。