一种改进的二进制检测传感器网络解析目标跟踪算法

对二进制检测传感器网络的解析目标跟踪算法进行了研究,提出了一种改进的解析目标跟踪算法.改进算法与原算法相比,不需要外推判断目标的相关运动参数,而是在目标通过3个以上传感器节点时,一次性地确定目标的速度和直线运动轨迹,易于实现.仿真实验表明:该算法能够较精确地解算出目标的运动参数,适用于部署稀疏、节点采样时间间隔较大、节...     

基于目的地预测的多相似加权目标编群方法

针对目标编群中单一算法存在的适用范围小、误分率高的问题,提出一种新的态势估计中目标编群的处理方法。首先应用Hop fie ld神经网络对态势中目标的目的地做出判断,然后采用多相似性加权策略计算出目标间的相关系数,再根据最大相关系数层次聚类算法实现编群。仿真结果表明方法能在一定程度上减小错误编群的概率,同时适用范围也得到了扩展。     

神经网络仿真导弹阵地信息化评估

分析了导弹阵地信息化建设的内容,构建了导弹阵地信息化建设的评估指标体系,建立了基于BP神经网络的导弹阵地信息化建设评估模型,基于Matlab神经网络工具箱是实现网络模型的建立、训练和仿真,利用训练好的网络模型对不同导弹阵地的信息化建设情况进行了评估.计算分析表明,建立的测评体系符合实际,模型便于部队和决策机关操作,对于...     

复杂网络理论体系对抗作战体系建模

从复杂网络的角度出发研究作战体系的网络拓扑模型,建立了作战体系网络的拓扑模型,分析了模型的度分布特征,提出了描述作战体系网络的统计特征量,并针对体系破击进行了相应的仿真实验,得出了与战争事实相符的结论,从复杂网络角度仿真作战体系进行了积极的探索和尝试.     

基于神经网络的地空导弹武器系统作战能力评估

根据地空导弹武器系统的作战使用特点,分析了评估其作战能力方法的局限性。根据指标体系设置的原则,建立了地空导弹武器系统作战能力评价指标体系。通过分析人工神经网络的结构和特点,设计了评估地空导弹武器系统作战能力的神经网络模型。该模型不需要确定各因素之间严格的定量关系,克服了以往由于人为因素所造成的负面影响。最后通过实际应用,说明该方法简便易行,准确可靠。     

神经网络在雷达装备故障趋势预测中的应用

为了提高预测精度,在雷达装备状态监测与故障趋势预测系统中引入基于指数衰减的神经网络预测模型。通过普通BP网络预测模型引出基于指数衰减的神经网络预测模型,经验证预测精度较高。并介绍了雷达装备状态监测与故障趋势预测系统构成,此系统对于雷达装备的早期故障预测和预防性维修具有重要意义。     

复杂网络理论的防空反导系统网络特征

网络中心战是未来战争的主要作战样式,网络复杂性也是需要研究的重要问题之一.提出基于复杂网络的防空反导系统网络模型,并对网络模型的拓扑结构、统计特征和中心度进行了研究.针对防空反导体系结构问题,复杂网络理论是一种有效揭示网络内部特性的分析工具,对于网络模型的建立和优化具有很好的理论指导意义.     

基于火灾风险评估的商场保险费率厘定研究

结合火灾公众责任保险的推广,从火灾风险评估和火灾保险费率厘定两个方面入手,通过专家打分,采用层次分析法对火灾风险进行半定量评估,得到了商场建筑火灾风险评估的指标体系。然后,提出基于神经网络的火灾保险与保险费率的对应机理,得到指标权重与费率对应关系,进而通过某商场投保实例验证此方法的可行性和合理性。     

基于复杂网络理论的指挥信息网络拓扑模型研究*

从网络科学的科学的观点出发对指挥信息系统拓扑模型进行研究,建立了指挥关系网络拓扑模型、通信网络拓扑模型,以及在两者基础上的指挥信息网络拓扑模型,分析了指挥信息网络的度分布特性,提出了描述指挥信息网络的特征参量,进行了针对指挥信息网络的体系破击仿真实验,得出了与战争实际相符的结论,为利用复杂网络知识研究信息化条件下的体系对抗进行了积极地尝试和探索。     

Amari-Hopfield神经网络技术在目标运动要素解算中的应用

针对潜艇目标运动要素解算过程中经常出现的非正常误差及其无规律性,采用Amari-Hopfield神经网络思想,通过对残差的学习和训练来抑制非正常误差的影响,达到提高目标运动参数估计精度的目的。海试数据计算表明,该方法对海试量测数据中非正常误差量测点能有效地辨识并抑制,从而改进目标运动要素解算的效果。