一种新型的目标分配形式及算法

提出了一种新型的目标分配形式--顺序攻击目标分配形式,并以地空导弹拦截攻击机机群为研究对象,给出了均匀目标分配形式和顺序攻击目标分配形式,以及在机群无干扰武器和有干扰武器状态下,地空导弹拦截效果的算法模型.数值分析表明,顺序攻击目标分配形式有较好的攻击效果.     

基于BP神经网络的空中目标威胁排序

研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法.水面舰艇对空防御作战中,舰载平台多传感器系统获得空中目标属性信息不完全,利用BP神经网络建立目标各属性权值的分配模型,通过大量的实例对模型进行训练,可以使所获得的空中目标属性信息得到充分利用,从而得到基本符合战场环境的客观的空中目标威胁排序.     

Three-dimensional coordinates test method with uncertain projectile proximity explosion position based on dynamic seven photoelectric detection screen

To objectively obtain the three-dimensional coordinates of the projectile fuze proximity explosion when projectile intersects the head of missile target, we propose a dynamic seven photoelectric detection screen test method, which is made up of six plane detection screens and a flash photoelectric dynamic detection screen. The three-dimensional coordinates calculation model of the projectile proximity explosion position based on seven plane detection screens with dynamic characteristics is established. According to the relation of the dynamic seven photoelectric detection screen planes and the time values, the analytical function of the projectile proximity explosion position parameters under non-linear motion is derived. The projectile signal filtering method based on discrete wavelet transform is explored in this work. Additionally, the projectile signal recognition algorithm using an improved particle swarm is proposed. Based on the characteristics of the time duration and the signal peak error for the projectile passing through the detection screen, the signals attribution of the same projectile passing through six detection screens are analyzed for obtaining precise time values of the same projectile passing through the detection screens. On the basis of the projectile fuze proximity explosion test, the linear motion model and the proposed non-linear motion model are used to calculate and compare the same group of projectiles proximity explosion position parameters. The comparison of test results verifies that the proposed test method and calculation model in this work accurately obtain the actual projectile proximity explosion position parameters.     

用于机动目标跟踪的联合IMM Viterbi数据关联算法

针对低检测概率、重杂波环境下的机动目标跟踪问题,提出一种联合交互式多模型Viterbi数据关联(C-IMM-VDA)机动目标跟踪算法.该算法利用各模式下的滤波器的量测预测、量测预测协方差及模式概率构造一个统一的综合波门,排除不可能的路径转移,减少到达一个目的节点的源节点的个数.机动目标仿真结果表明,与IMM-VDA(交互式多模型Viterbi数据关联)算法相比,C-IMM-VDA算法在大大减小计算量的同时,降低了航迹失跟率,提高了航迹平均跟踪精度.     

基于扩展卡尔曼滤波的机动目标航迹跟踪

针对高速飞行目标航迹跟踪问题,进行了扩展卡尔曼滤波的曲线拟和仿真试验研究.首先建立目标跟踪的数学模型,确定了系统对应的参数及状态方程,进而将线性卡尔曼滤波器进行扩展,将函数形式的滤波模型在函数自变量估计值附近进行泰勒级数展开,求导获得相应雅克比矩阵,在获得观测及系统误差的基础上,得到针对此问题的扩展卡尔曼滤波方程.仿真结果表明该方法的有效性.     

纯方位TMA的变增益扩展卡尔曼滤波算法

通过对水下纯方位目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的分析,利用方位新息,构成了一条反馈回路,从而将EKF算法改进为变增益扩展卡尔曼滤波(VGEKF)算法.对比仿真分析表明,VGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位目标运动分析的实现提供新的途径.     

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。     

基于状态的维修及其决策模型研究

在分析各种传统维修方式优缺点的基础上,研究了基于状态的维修(Condition Based Maintenance,CBM)中现行的几个技术标准IEEE Std 1451、IEEE Std 1232和ISO 13373-1,并着重分析了CBM开放系统体系结构OSA-CBM的7大组成模块,指出了未来CBM的发展应集中于OSA-CBM的第5、6模块的研究。针对这2个模块,给出了一种利用建立数学模型进行装备健康预测及维修决策支持的可行的研究思路和结构框架。     

弹道滤波算法研究

为导引我方发射的制导炮弹等目标,需要在炮瞄雷达跟踪炮弹的基础上准确估计炮弹目标的位置、速度等状态信息。鉴于直接对测量的弹道轨迹建立常规运动模型滤波效果较差,提出了两种方法。一种基于弹道偏差滤波的方法,另一种是基于弹道方程滤波方法。仿真计算比较结果表明文中建立的弹道滤波算法对弹道类目标的滤波精度和反应时间上有大幅度提高。     

靶弹系统发展的某些新特点

靶弹系统建设对于防空兵器试验和部队作战训练具有重要的作用。介绍了靶弹的组成,美、俄等国靶弹系统研发现状以及主要型号靶弹的技术战术性能,详细分析了外军靶弹研发的特点和发展趋势,对我国防空兵器靶标体系建设有一定的参考借鉴作用。