航天测控通信系统可靠性分析的Krylov子空间投影算法

基于Markov模型对航天测控通信系统进行可靠性分析的过程中,若系统中测控通信设备数量较多,模型中的状态空间随设备数量呈指数增长,将会导致数值计算困难.提出了一种基于Krylov子空间技术的可靠性分析方法,将大规模问题投影至小规模子空间中,求得问题的近似解.实验结果证明,Krylov子空间方法的计算速度及精度优于Ross方法和前向Euler法(forward Euler method,FEM).     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

改进的TOPSIS法在雷达干扰资源分配中的应用

对雷达进行侦查是干扰雷达的前提,由于侦查无法得到精确的实际雷达工作参数,而只能得到一个工作参数区间,因此属性值为确定值的多属性决策方法是不适用的.从多个属性出发,提出改进的基于逼近理想解排序的TOPSIS法,针对属性权重信息不完全且属性值为区间数的特征,将多属性决策问题运用到雷达干扰资源分配中来,对雷达干扰资源进行优选配置,通过多个无线传感器干扰节点协同干扰,使其达到最佳的干扰效果.     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

雷达干扰效能评估指标体系的构建方法

建立合理的干扰效能评估指标体系是实现雷达干扰效能综合评估的前提,首先分析了影响雷达干扰效能的要素,提出了一种由雷达受到干扰后的战术性能变化、干扰机主要战术性能参数和电磁环境因素建立雷达干扰效能评估指标集的方法。然后应用粗糙集属性约简算法对该指标集进行约简,删除了冗余属性,并对约简后的指标体系进行了有效性检验。仿真结果表明,该指标体系具有较好的完备性和独立性。     

激光武器复合轴跟踪瞄准的稳定性分析

复合轴跟踪技术是激光武器精确跟踪瞄准目标的关键技术之一,掌握这门关键技术至关重要。对复合轴跟踪切换的视场匹配和系统设计时的粗、精跟踪系统的带宽比进行分析,从仿真结果得出在设计激光武器复合轴跟踪系统时要对粗、精跟踪系统的带宽和跟踪视场合理分配,选择合适的带宽比以达到跟踪切换的平滑性,实现对目标的精确跟踪。为复合轴跟踪控制系统的设计提供了一些参考思路,也对实现激光武器对目标的精确瞄准有一定的科学参考价值。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。