一种基于TOA测量的位置信息场定位算法

针对传统的仅测脉冲到达时间(TOA)定位方法不能适应复杂体制雷达信号的问题,提出了一种新的基于TOA测量的位置信息场定位算法。首先由主站自提取辐射源的脉冲样本图,副站利用主站自提取的脉冲样本图匹配分选出该站接收的辐射源脉冲列,并将其对应的TOA数据传回主站,而后由主站基于各站的TOA测量构造目标位置信息场函数,通过网格搜索法实现对辐射源位置的估计。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于金属热变形的散斑干涉测温技术研究

从热传导和热弹性理论出发,得出轴对称金属薄板温度应变模型;利用ANSYS有限元计算分析软件分析金属薄板的热变形状态,并与建立的模型进行比对验证;搭建了基于CCD、计算机、激光光源的散斑干涉温度测量实验平台,以钢质薄板作为实验对象,记录不同温度下对应薄板热变形的散斑图像数据;得到了散斑干涉条纹与钢板热应变的对应关系,进而得到了温度与热应变的关系。通过理论分析和散斑干涉实验平台获得的实验数据验证表明,金属热变形温度测试技术方案可行,为兵器、航天领域振动、腐蚀等恶劣条件下的温度测试,提供了一种全新方案。     

基于VD-AiNet聚类算法的空袭目标类型识别

针对防空反导作战中空袭目标类型识别问题,在分析空袭目标的主要类型、识别指标及其识别原则的基础上,将人工免疫算法中矢量距人工免疫网络聚类算法应用于抗体样本训练模块,并建立了抗体训练和目标识别的并行决策模型.最后进行了算例验证,结果表明了算法和模型的可行性和有效性.     

基于蚁群算法的舰艇编队多目标识别模型

现代海战中,舰艇编队面临的威胁目标复杂多样,正确识别目标是做出准确的军事决策的前提。基于蚁群算法的并行最优化特点,引入近邻函数,将目标识别问题转化为最优化聚类问题,提出了一种新的多目标识别算法。实验结果表明此方法是有效的,具有一定的军事现实意义。     

基于层次方法和PCA特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞多分类,可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法实验后,选取支持向量机（SVM）作为基分类器,先用一对一策略（one- versus -one）训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。又考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能同时,每层分类前先采用主成分分析（PCA）法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次PCA法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标.仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90％;该方法...     

目标自动跟踪参数辨识模型的工程化动态辨识

为解决机动目标参数辨识模型工程应用问题,采用扩张状态观测器等先进的非线性滤波算法,从实测的含有观测噪声的目标位置数据的序列中,直接估计出机动目标运动的一阶、二阶、三阶导数,并结合目标运动模型辨识的理论算法,在工程应用上首次实现了机动目标运动模态和运动模型的双重动态辨识,完成了目标模型动态辨识的工程化设计.     

基于贝叶斯网络分类器的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别是电子对抗中的重要组成部分.贝叶斯网络分类器建立在坚实的理论基础之上,具有较为优秀的分类性能,而且能够有效地处理不确定性问题,重点研究了如何利用贝叶斯网络分类器进行雷达辐射源识别,并通过仿真实验对朴素贝叶斯分类器及其扩展方法进行了分析比较.实验结果表明,与基于概率近似准则的方法相比,基于分类准确率提高准则的扩展树生成方法具有更为优秀的分类性能.     

高频雷达多波束最优天线方向图综合

在高频雷达中 ,多个部分重叠的波束被用来形成对预定空域的覆盖 ,而射频干扰和期望信号的空间结构之间的差异以及接收天线阵列的空间多样性则被用来抑制干扰以提高高频雷达的整体工作性能。然而如何在实时地形成多波束的同时有效地抑制射频干扰仍然是高频雷达一个急待解决的问题。基于最优天线方向图综合方法 ,通过主瓣形状保持和干扰抑制之间的合理折衷进一步提出了多波束形成算法。仿真结果表明该算法可以快速、灵活地形成多个波束来覆盖预定的空域 ,同时最大限度地抑制射频干扰 ,从而极大地提高了高频雷达的工作性能     

基于局部评估的分布式图模式匹配算法

为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配,提出了基于局部评估的分布式图模式匹配算法disGPM-PE。首先各计算节点并行地执行本地匹配,然后协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点,接着计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况,最后协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明：与已有的分布式图模式匹配算法相比,disGPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响,减少了图模式匹配的时间。