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.     

非线性系统中的机动目标跟踪算法

对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 ,同时保持了对强机动目标的高性能跟踪     

复杂背景条件下的红外图像末制导技术

通过结合目标红外特征,研究了空-空弹在复杂背景条件下的目标红外成像末制导的技术原理和实施途径。对复杂地背景的辐射特征和主要空中攻击目标军用喷气战机的目标红外辐射源类型作了分析,研究了红外目标特征的提取方法和算法。     

一种新的多传感器多机动目标快速跟踪算法

基于FAFDA滤波算法,根据Houles和Shalom将PDA算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路中,构造一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法(MSFAFDA)。它主要使用的是点/航迹联合和序列估计法。算法计算量远小于原先的顺序和并行多传感器联合概率数据关联算法,蒙特卡洛仿真结果也表明它对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。     

应用改进的LP算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统LP(Linear Predecition)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标探测,方向分辨精度可提高75%。     

地球模型偏差对远程弹箭弹道仿真的影响及修正

针对地球模型精确度影响远程弹箭弹道仿真的问题,分析了地球模型偏差对弹道仿真精度的影响并加以修正。采用总的地球椭球系,在已有弹道模型的基础上,分析了垂线偏差的产生机理及其对定向定位参数的影响,并由此得出弹道几何偏移随定向偏差的变化规律,研究了引力加速度初值偏差对弹道的误差累积,并对由水准面不平行性造成的实际落点高差进行了理论推导。对比仿真算例表明,考虑地球模型偏差影响的仿真结果与不考虑的情况下差别较明显,在远程条件下对弹道仿真精度的影响不容忽视。     

飞航导弹故障飞行落点概率计算方法

针对飞航导弹故障飞行落点概率难以准确计算的问题,通过分析导弹的各个分系统的故障机理重新提出五种故障模式,依据逐系统串联的原理建立了故障模式的概率分配计算模型;在对发射、飞行和故障后坠落等阶段进行分析的基础上建立各故障模式的仿真模型;最后应用蒙特卡洛方法对某型导弹故障飞行落点的概率分布进行了仿真计算。     

网络化空战中的目标综合价值评价方法

目标综合价值评价是进行目标分配的基础,基于复杂网络的价值分析方法,能够综合体现网络化空战中目标自身属性和网络体系结构对目标综合价值评价产生的影响,准确地确定作战体系中的关键目标。通过分析空战体系结构,将目标综合价值分为固有价值和体系价值2个维度,利用模糊偏序关系建立目标固有价值评价模型,并通过定义节点连通度、关键度和冗余度,确定目标体系价值评价方法。实例分析结果验证了该目标综合价值评价方法的有效性。     

混合多属性决策投影算法的装甲分队目标价值评估

科学评价混合多属性目标价值是装甲分队作战决策的基础,为提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了混合多属性评估矩阵并运用投影算法完成目标价值评估与排序。实例分析表明,基于混合多属性决策投影算法可合理有效地评估多目标价值,为分队指挥员科学决策提供重要数据支持。