C~3I系统中战场视频镜头检测与关键帧提取

在C3I系统中,通过大量的战场视频进行态势信息提取以及目标识别一个重要环节就是镜头检测和关键帧提取。针对战场视频中有较多的光照条件改变,以及战场视频处理算法要简单快速等特点,给出了一种基于颜色直方图差的镜头检测和关键帧的提取方法。基本思想是同一镜头内的帧在颜色特征上没有显著变化,当连续帧的颜色直方图差超过阈值时则认为镜头出现了转换,对于同一镜头内的候选关键帧,计算之间的距离并与阈值进行比较来确定是否为关键帧。在VC++6.0的环境下,经过编程实现验证,该方法有效可行。     

反舰导弹对目标信息迟滞的适应性分析

目标信息迟滞(延误)情况下的导弹攻击是导弹超视距攻击的一种常态。以直升机引导反舰导弹实施超视距攻击为例,在全面分析反舰导弹超视距攻击射击误差因素的基础上,建立了反舰导弹捕捉概率模型,对目标信息迟滞对导弹捕捉概率的影响进行了精确定量分析,得出了相关结论,并对导弹超视距攻击的引导与实施提出了建议与要求。     

一种雷达辐射源识别自学习算法研究

针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于遗传算法(GA)的自学习算法实现雷达辐射源智能识别的方法。实验表明:在使用相同的特征参数"前件"条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其它识别方法。     

基于组合熵权的联合作战目标选择模型研究

针对作战中目标选择与排序问题,分析确定了8种在联合作战条件下影响目标选择关键因素。在此基础上应用多属性决策理论,以组合熵权系数确定指标权重,建立了目标选择模型。模型简洁易于实现,并且在决策中有效减少了主观随意性。最后通过仿真实例说明了模型的有效性和可操作性。     

基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.     

基于多时刻目标运动模式分布的多模型算法

在机动目标跟踪过程中,传感器在利用量测数据计算目标状态的同时,需要完成对目标运动模式的估计,并根据估计结果对传感器滤波方程的参数或结构进行调整,以减小滤波方程与目标运动模式之间的差异,提高对机动目标的跟踪精度.针对已有多模型算法的不足,利用多个时刻的目标运动模式分布来解决混合估计问题,提出一种新的次优多模型(MTMM)算法.仿真结果证明了MTMM算法的有效性.     

用结构自适应前馈网络解算多目标导弹攻击区

多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。阐述了“多目标导弹攻击区”的概念 ,探索了其解算的技术途径 ,提出了“实时、高精度和低存储”的解算要求。根据上述技术要求 ,设计了基于网络灵敏度统计分析的多层前馈网络结构自适应算法 ,以用于训练合适规模的多层前馈网络逼近器。在此基础上 ,进行了系统仿真研究 ,研究的结果表明了该方案的应用前景。     

多传感器多目标定位与跟踪技术研究

针对炮兵打击目标的特性和获取目标信息所采用的侦察设施 ,研究了多传感器多目标定位和跟踪问题。在闭圆和聚类概念的基础上 ,提出了一种多传感器多目标融合算法 ,并给出了状态估计的最优解。仿真结果证明了这种算法的有效性。这一模型的物理实现正在进一步研究之中。     

多目标数据关联的神经网络方法

数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。     

匈牙利算法在多目标分配中的应用

在多目标攻击决策中 ,根据 Harold提出的目标优势函数 ,分析了使所有目标机的总优势函数为指派问题 ,运用匈牙利算法对 n对 n的最优目标分配指派问题进行求解 ,并把它推广至 n对 m的多目标分配中。仿真结果表明匈牙利算法对于此类多目标分配指派问题的求解是十分有效的。