遗传算法在目标跟踪中的传感器分配算法

传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性.     

基于参数自适应辨识的被动定向算法

推导了匀速运动目标球坐标系下的定向跟踪模型;状态建模的不完备性引起了模型噪声方差阵带有未知径距参数,因而需要解决参数在线辨识问题.从滤波残差正交性原理出发,推导出参数自适应辨识滤波器(PIBF),计算机仿真验证了该算法的有效性并且对目标机动有一定的鲁棒性.     

舰载武器系统零位检测与规正方法

零位检测与规正是作战系统装舰的基础工作,也是武器系统准确打击目标的前提和基础.鉴于传统瞄星方法和标定物标定方法的局限性,以在工程中遇到的特定环境下的武器系统标定为例,分析了具体环境下武器系统零位检测与规正的创新性运用,提出了"线标定法",以为类似情形下的武器系统或作战系统标定提供借鉴.     

弹道目标跟踪滤波方法研究

主要对弹道目标的跟踪滤波方法进行了综述,对扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）、转换测量卡尔曼滤波（conversion measurement Kalman filter, CMKF）、基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波（ballistic extended Kalman filter, BEKF）、基于弹道运动方程的无敏卡尔曼滤波（ballistic unscented Kalman filter, BUKF）4种滤波算法的关键点、优缺点进行了剖析。进一步利用仿真的弹道数据对4种滤波方法的效能进行了验证,对比了不同滤波器的滤波精度和再入目标的跟踪性能,分析了质阻比对滤波性能的影响,提出了选择和设计目标跟踪滤波方法时需要考虑的几个问题,为雷达滤波方法的选择和设计提供参考和依据。     

一种应用于超视距目标指示的误差分析方法

导弹超视距攻击的目标指示信息的误差会直接影响导弹攻击的准确度。为了实时并准确地计算出超视距目标指示信息的误差大小,分析了使用中继法进行超视距目标指示的过程,提出了一种基于坐标投影以及坐标旋转的误差分析方法。根据仿真计算,与传统的误差分析方法——蒙特卡罗法——进行比较,说明了所提出方法准确性高、计算速度快的优点。     

基于模糊多属性决策的反装甲目标战场价值评估

信息化战场反装甲目标层出不穷,指挥员决策难度增大。针对反装甲目标信息的复杂性,应用模糊多属性决策理论,提出坦克分队进攻战斗中敌反装甲目标战场价值评估的方法。并通过确定各决策因素指标值和计算加权值,构建价值评估多属性决策模型,快速有效地确定分队本级范畴内的敌反装甲目标的战场价值,有利于分队指挥员迅速果断地实现其作战指挥决策。     

基于灰色关联的预警系统目标识别

针对弹道导弹预警系统目标识别任务的特点,通过分析弹道导弹和飞机目标间的运动特性差异,采用灰色关联分析方法建立了目标类型识别模型,给出了进行目标类型识别的具体步骤。该方法直接从雷达测量数据出发,具有简单、准确的优点。具体的算例验证了基于灰色关联分析的目标类型识别模型应用于目标识别的可行性和有效性。     

军事目标打击的辅助决策系统设计研究

现代战争中“目标”已经成为现代指挥作战的“核心”。文章从研究“目标”出发,根据目标选择与打击的特点和辅助决策任务,提出了军事目标打击辅助决策系统设计的初步设想,阐述了该系统的系统结构、系统实现的流程和系统功能,并做了可行性分析。该系统在信息化条件下,较好地为指挥员进行军事目标打击提供了有效的决策工具,更好地加快了军队指挥自动化的步伐。     

机动目标模型研究与发展综述

对机动目标模型的研究与发展进行了回顾,指出了各个模型的局限性,重点对Singer模型和“当前”统计模型的优缺点进行了分析,并得到有意义的结论;最后指出了未来机动目标模型研究的方向和趋势。     

数字位置差动瞄准线独立控制系统原理分析与试验研究

基于数字伺服技术介绍了自行高炮数字位置差动瞄准线独立控制系统结构原理,给出了传递函数分析及试验研究结果。指出该系统具有动态精度高、通用性强等特点。