潜艇在水面目标位置散布概率密度的计算方法

潜艇声纳在较远距离上发现水面目标时,探测和解算的目标运动要素具有较大的误差.利用泰勒公式,将目标位置计算公式进行简化处理,结合概率论的相关理论,求解目标位置散布概率密度.针对典型战术态势,计算不同时刻目标位置散布概率密度,绘制概率密度图,与目标位置散布仿真图进行对比.     

自行高炮光电火控半实物仿真系统技术实现途径分析

介绍了自行高炮光电火控系统半实物仿真试验的基本原理和技术实现途径,提出了光电火控系统仿真试验的技术实现途径主要取决于目标模拟方式的观点.描述了图像注入式、屏幕反射式和准直投射式等3种目标模拟方式的功能、组成和工作原理.针对光电火控系统性能指标鉴定试验的特点,深入分析了3种方式的优缺点,认为屏幕反射式和准直投射式适用于鉴定试验,根据目前的技术发展水平,可优先发展准直投射式.     

火控雷达协同防空目标跟踪技术

针对火控雷达抗反辐射导弹的对抗要求,将雷达组网理论应用于火控雷达,提出了火控雷达协同防空目标跟踪方法.首先分析了火控雷达目标跟踪原理,同时给出了跟踪性能的评价指标;其次,为了克服单部雷达的局限性研究了组网火控雷达目标跟踪方法;而后,研究了不同的交替周期对系统的影响;最后对不同工作模式的跟踪效果进行了仿真.结果证明采用组网雷达目标跟踪方法可以同时实现对反辐射导弹载机的准确跟踪和对反辐射导弹的有效对抗.     

手绘非规则军标图形的结构化识别方法

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种图元和4种图元间空间结构关系,将图形表示为图元向量和图元结构关系矩阵,通过匹配图元向量和图元结构关系矩阵来识别图形类别,并估计未知图形与模板图形之间的图元对应关系。实验结果表明:本文方法能有效克服图形形状变化的影响,对手绘的常用非规则军标图形的类别和图元对应关系具有较高的识别正确率和识别速度。     

基于Q-MMSPF的海杂波多重分形互相关分析和目标检测

提出一种研究长程互相关和多重分形的新方法——Q阶混合矩结构分割函数法(Q-MMSPF),并利用Q-MMSPF分析了海杂波时间序列的多重分形互相关特征。通过对实测海杂波数据的计算分析发现,海杂波互相关多重分形特征较弱,目标信号之间的互相关多重分形特征明显,而目标信号与海杂波之间的互相关多重分形程度介于二者之间。据此,本文采用一种新的特征值进行海杂波背景下的目标检测。通过对不同条件下的实测海杂波数据验证,表明使用本文提出的特征值测量方法可以十分有效地检测出海杂波背景下的小弱目标。     

近程舰炮武器系统拦截高速目标发展研究

反舰导弹的超声速特性使得现役近程舰炮武器系统的反应时间严重不足,毁伤能力明显下降.针对高速目标,分析了目标对系统的随动性能需求,研究了系统情报处理、传感器捕获跟踪及火控解算等时间特征参数、及系统毁伤能力,并提出了解决问题的初步想法.分析结果表明,可以提高近程舰炮武器系统对超高声速目标的跟踪毁伤能力,实现对该类目标的有效拦截.     

杂波环境下机动目标跟踪算法研究

杂波环境下的机动目标跟踪问题具有非线性、非高斯、不完全观测的特点,其难点在于观测值与目标的对应关系及每一时刻的运动模式均呈现高度不确定性。文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的杂波环境下机动目标跟踪算法——多模型辅助粒子滤波算法(MMAPF)。仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在相同的情况下,具有更高的滤波精度和较好总体性能。     

二进制无线传感器网络目标定位解析算法初步研究

针对二进制传感器网络目标定位跟踪问题,提出一种利用传感器位置信息和目标穿过传感器探测区域的时间信息进行解算的解析算法,并对该算法进行了仿真验证。仿真结果表明,相对于目前最常用的线性拟和算法,该算法具有对目标经过的传感器数量要求低、解算精度高等优点。     

基于语言评价与模糊数的群体意见共识方法

针对具有自然语言评价信息的群决策问题,给出了一种基于语言评价信息与梯形模糊数的群体意见共识方法.该方法先通过无量纲化处理、语言评价信息转换为梯形模糊数、对梯形模糊数进行集结等步骤,形成群体对方案的综合评价值(梯形模糊数);然后对群体意见进行共识分析和评价;最后对共识结果进行方案排序.通过对实例进行分析,表明该方法能得到切合实际的决策效果.     

基于D-S推理的灰关联通信电台识别研究

为了解决通信电台识别问题,在灰关联识别的过程中,引入D-S证据理论,通过对信号的积累和对信任度的重新分配,对识别结果进行了有效的融合,提高了辐射源的正确识别率。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。