基于可视化交互的国动指挥所设计

国防动员的指挥控制中大量的信息数据(如部队需求、地方资源)和错综复杂的多方关系,使得指挥员难以在短时间内从浩如烟海的信息中提取有用的决策信息和作出快速准确地指挥协调。为此,着眼未来指挥所的发展趋势,提出基于可视化交互的国动指挥所设计方法:通过分析国动指挥任务的关键路径,提取重要的决策信息,利用可视化交互技术,实现对国动任务的信息化指挥控制。以某部演习的国防动员指挥为例,验证了方法的可行性和有效性。     

准则权重信息不完全的证据推理多属性决策算法

针对准则权重信息不完全情况下的多属性决策问题,提出了一种新的证据推理多属性决策算法,它通过建立基于证据信息熵的决策模型来求解准则的最优权重系数,利用求解得到的权重系数和递归ER算法求出各方案的效用值,进而得到各方案的优劣次序。最后,通过算例分析验证了该方法的有效性和合理性。     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。     

基于Bayes理论的测试性数据融合评估技术

针对目前高可靠性产品测试性评估验证面临的样本量不足的问题,提出一种基于Bayes理论的内外场数据融合评估技术,并给出详细的内外场测试性数据收集方法及原则,利用某产品的试验数据对该方法进行了验证。该方法工程应用性强,可作为高可靠性产品测试性评估的依据。     

反辐射导弹识别与告警系统设计

为了提升某型炮瞄雷达识别反辐射导弹的能力,设计了一种面向炮瞄雷达的反辐射导弹识别与告警系统。系统由雷达信号采集终端和信号处理平台两部分构成。信号采集终端在雷达同步脉冲的同步下,负责采集I路视频信号并传送至信号处理平台,信号处理平台在频域实时处理I路视频信号,判断是否存在反辐射导弹,并发出报警提示。经试验验证,该系统可以识别出高速反辐射导弹。     

基于态势预测的无人机防相撞控制方法

针对无人机自主飞行过程中,受空中非协作移动目标威胁较大,且空中移动威胁存在高机动性的特点,提出一种预测移动威胁情况下的无人机防撞控制方法,该方法采用交互多模(IMM)算法预测移动威胁的运动状态,同时利用滚动时域控制(RHC)思想建立无人机运动控制模型,构造有约束目标函数,运用微分进化算法(DE)求解目标函数,获取最优控制量,输入控制模型,完成防撞机动控制。仿真结果表明,该方法可以有效解决空中多架航空器同时入侵的防撞问题。     

基于Multi-Agent的信息共享行为建模研究

针对信息共享行为的优化需求,构建了基于Multi-Agent的信息共享行为模型,该模型由Agent特性、Agent信念、Agent连通性和Agent行为4个模块组成。在Agent信念模块,提出了关于信念的信任值量化更新方法,将其作为信息共享行为交互的优先级排序的依据。规范了Agent发送信息、接收信息和处理信息的实验流程。通过仿真实验,得出了较为理想的信息共享行为组织模式,实现了信任阈值下的信息过滤,通过实验结果分析验证了信息共享行为模型的有效性。     

基于发布订阅机制的态势信息实时分发框架

针对战场态势分发信息量大、实时性要求高、不同用户需求差异大的特点,提出了一种基于发布订阅机制的态势信息实时分发框架。构建态势元数据模型,能够描述战场态势信息和需求方的偏好,将态势更新看成发布事件,需求方看成订阅者,设计基于态势数据元模型设计合适的匹配算法。在此基础上给出了态势信息实时分发框架,能够指导构建面向服务架构的新型战场态势信息分发系统。     

反导作战多传感器任务规划技术

多传感器任务规划技术是反导作战中的重要研究内容之一,即解决如何发挥多维传感器资源的互补优势,构建"传感器-目标-任务"序列,以实现整体执行效果最优。基于JDL信息融合模型深入剖析了反导作战多传感器任务规划体系结构及其信息交互。在此基础上,结合反导作战特点,从应用和理论研究两个方面分别对多传感器任务规划技术进行了叙述。     

机动目标IMM三维并行滤波跟踪算法

由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。