某型制导炮弹跟踪模拟训练系统设计

针对某新型制导炮弹系统缺乏模拟仿真训练问题,创新性地设计了一种由旋转编码器、虚拟瞄准镜、FPGA等技术组成的射手跟踪瞄准机械系统,采用Qt、ORGE等软件技术开发了训练和模拟导弹运动的三维场景,达到跟踪目标的效果。分析了系统组成和设计的原理。该模拟训练系统具有结构简单、成本低、操作方便等特点,对提高射手操作能力具有重要意义。     

合成分队动态武器目标分配协同决策模型

针对合成分队地面作战特点,提出了一种动态武器目标分配的协同决策模型,该模型基于一种自适应决策中心的协同决策体系结构,以战场信息共享为核心,实现动态火力协同优化分配。提出了针对战场应急目标的一种快速火力分配方法,提高火力整体打击效率的火力适度分配优化方法,适应战场态势动态变化的anytime终止控制方法。仿真实例表明,该模型能够满足合成分队火力动态分配的需求,提高动态武器目标分配决策的合理性和科学性。     

基于微多普勒特征的欺骗干扰识别

为了提高雷达的抗干扰能力,提出了一种基于微多普勒特征的欺骗干扰识别方法,为雷达选择抗干扰措施提供了先验知识。首先建立了目标回波和干扰信号的数学模型,分析了二者微多普勒频率的差异。其次利用Viterbi算法和FFT谱分析对信号的特征参数进行了提取。最后,定义了识别目标和干扰的特征因子,并根据特征因子设定阈值对目标回波和欺骗干扰进行识别。仿真结果验证了算法的正确性和稳定性,与理论分析一致,表明该方法能够在较低的信噪比环境下对欺骗干扰进行检测识别。     

炮兵战场目标态势分析研究

提出了炮兵战场目标态势的概念,分析了炮兵战场目标态势分析在炮兵战场目标情报处理过程中的位置,研究了炮兵战场目标态势分析的基本结构、主要内容及表示方式,构建了炮兵战场目标态势分析的理论框架。     

基于改进加权P ageRank的电子目标重要度评估方法

目标重要度评估是电子目标分析的重要内容,将电子目标群体抽象成复杂网络,可以通过对其网络特性的挖掘,从整体上对电子目标在敌方电子信息系统中的重要度进行评估,但传统基于网络结构的目标重要度评估指标具有片面性,难以对处于关键链路之上的重要节点进行挖掘,针对这一问题,将Pagerank算法与中间中心度指标进行整合,提出电子目标重要度评估算法BCIW PageRank,介绍了基于该算法的电子目标重要度评估流程,并利用模拟侦察数据对其进行了仿真分析。     

临近空间高超声速目标跟踪方法研究?

临近空间高超声速目标跟踪技术研究在空天防御系统中具有重要军事意义和理论价值。本文综述了临近空间高超声速目标跟踪中的目标运动建模、目标跟踪算法等研究内容的研究进展,并对其存在的问题进行了深入分析。针对这类目标跟踪存在的问题,结合临近空间高超声速目标探测跟踪需求,指出了临近空间高超声速目标跟踪技术的研究思路,为相关研究提供了参考。     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究,设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先,在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型;接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合,计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值;最后,以目标的跟踪精度需求为出发点,结合蚁群算法的思想,设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下,根据对各目标跟踪任务的重要程度,合理地调度传感器资源。     

基于投票分布积累的Hough变换航迹起始法?

针对密集杂波下匀加速运动的低可观测目标的航迹起始问题,提出了一种基于投票分布积累的Hough变换航迹起始法。该方法利用单元投票数以及该单元附近投票数的密集程度定义了投票密度和投票均值,构造了两级门限来滤除部分杂波,快速给出目标航迹参数在参数空间的大概位置,最后由直观法给出起始航迹的数目以及参数。仿真结果表明,该方法不仅能提高正确航迹起始概率、降低错误起始概率,而且所用时间短,尤其适用于复杂环境中的目标检测。     

“发射后不管”的舰空导弹目标分配模型

针对空袭手段的不断发展变化,基于对“发射后不管”的舰空导弹武器系统的制导原理分析,采用定性与定量相结合的方法探索目标分配问题。在分析传统的舰空导弹目标分配模型的基础上,分别建立了火力单元不饱和条件下目标分配模型和火力单元饱和条件下目标分配模型,算例分析表明,采用此种建模方法能够充分发挥“发射后不管”的舰空导弹武器系统具备连续抗击多目标能力的优点,为舰艇指挥员在防空反导作战中进行指挥决策提供一定的依据。     

基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法,该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷,基于Tent映射提出混沌双扰动的思想,并加入粒子群算法的进化过程,实现对粒子群算法的改进;之后,利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值,建立目标威胁估计模型和算法;最后,将该方法应用于实例中进行仿真,结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。