基于综合集成赋权法的导弹攻击目标价值分析

合理选择打击目标是导弹攻击作战中的首要问题,分析了目标价值影响因素,改进了信息熵权法,采用目标偏好的主观赋权法和综合集成赋权法确定因素权重,并结合模糊综合评估的方法对目标价值进行分析排序,给出了算例实现,为解决导弹攻击作战过程的目标价值评估排序问题提供决策依据。     

基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。     

基于声自导鱼雷发现概率的本艇机动优化指标

针对纯方位被动定位与跟踪,以提高武器打击效能为目的,提出鱼雷武器发现概率最大的本艇机动优化指标。对指标进行寻优,得到本艇最优轨迹,通过对轨迹形状、性质的分析以及与工程机动轨迹进行定位精度、鱼雷武器打击效能的比较,证明了该指标对处于理论研究阶段的本艇机动问题有积极的参考价值。     

分布式火控网的数据融合研究

针对火控网的特点,采用了分布式结构。分析了自适应滤波算法的原理,采用航迹融合算法对各探测器的跟踪航迹进行了融合,仿真分析融合前后的距离、方位、俯仰的误差大小。仿真结果表明,分布式火控网经过航迹融合后,系统的精度有较大改善,跟踪性能比融合前有大幅度提高。     

Effects of cueing in cooperative search

We consider the effects of cueing in a cooperative search mission that involves several autonomous agents. Two scenarios are discussed: one in which the search is conducted by a number of identical search‐and‐engage vehicles and one where these vehicles are assisted by a search‐only (reconnaissance) asset. The cooperation between the autonomous agents is facilitated via cueing, i.e., the information transmitted to the agents by a searcher that has just detected a target. The effect of cueing on the target detection probability is derived from first principles using a Markov chain analysis. In particular, it is demonstrated that the benefit of cueing on the system's effectiveness is bounded. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

基于SNF的一种检测和跟踪性能优化方法

对于一个监视系统,跟踪性能的优化要求检测系统和跟踪系统通过引入反馈进行联合设计,针对最大量测幅值邻域滤波器(SNF),提出了先验和后验检测跟踪优化准则,通过分析得出先验优化准则不可行这一结论,而利用后验优化准则同时对检测阈值和门值的联合优化,仿真结果表明,用后验优化准则进行检测和跟踪性能优化,不仅具有比恒虚警率更好的跟踪精度,而且其计算代价也大为降低.     

雷达空间目标识别技术综述

随着人类航天活动的增加,对于卫星和碎片等空间目标进行监视变得非常重要。为了实现空间监视任务,对空间目标进行识别是非常必要的。对空间目标的轨道特性与动力学特性进行了介绍,对雷达空间目标识别技术的研究现状和发展趋势进行了详细的综述。     

一阶超对策模型中结局偏好认知信息集结的模式识别法

针对一类一阶n人超对策模型,提出了一种结局偏好认知信息的集结方法.首先通过对单一局中人中不同专家给出的对其他局中人结局偏好信息的不同认知进行关联分析,确定出专家的权重评价值,进而运用模糊模式识别原理,通过建立一个非线性规划模型,给出了一种新的超对策结局偏好认知信息的集结方法.最后,用一个数值例子对文中所提方法进行了说明.     

A branch‐and‐price algorithm for a targeting problem

In this paper, we consider a new weapon‐target allocation problem with the objective of minimizing the overall firing cost. The problem is formulated as a nonlinear integer programming model, but it can be transformed into a linear integer programming model. We present a branch‐and‐price algorithm for the problem employing the disaggregated formulation, which has exponentially many columns denoting the feasible allocations of weapon systems to each target. A greedy‐style heuristic is used to get some initial columns to start the column generation. A branching strategy compatible with the pricing problem is also proposed. Computational results using randomly generated data show this approach is promising for the targeting problem. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

基于SMC的红外序列图像目标检测算法

提出一种海天背景下红外序列图像自动目标检测算法。该算法针对输入图像严重的非高斯分布噪声干扰和目标在序列图像中的非线性运动特性,基于SMC(Sequence Monte Carlo)方法通过目标的特征统计值影响蒙特卡罗采样的粒子权值,再利用该权值控制粒子状态变化,最终在目标特征图像中检测和跟踪目标,使用差分图像作为特征图像。试验结果证明,该算法可准确有效地检测目标,适合快速处理的实时性。