基于灰色关联度的两级实时航迹关联算法

针对多模复合导引头在多目标航迹交叉时,采用常规航迹关联算法易出现航迹关联错误的问题，提出一种基于灰色关联度的两级实时航迹关联算法。根据航迹关联问题特点对灰色关联度计算进行修正，以航迹间的灰色关联度构成灰色关联矩阵；通过两级航迹关联判别对灰色关联矩阵进行修正，分别从航迹的整体态势相似度和航迹当前一段时间内的局部特性进行航迹关联判断，得到航迹间的最终灰色关联度；以灰色关联度最大值准则得到航迹关联对。仿真实验结果表明:在航迹交叉以及目标释放干扰使得传感器航迹数据发生错误时，该算法依旧可以正确地进行航迹关联判决。     

水下防御系统中航迹关联算法的选择

在介绍数据融合、航迹关联算法及水下防御特点的基础上,着重阐述了关联效果较好的3种算法:模糊综合函数法、独立双门限法和加权法,并进行仿真验证,对比分析各算法的优缺点及其在水下防御系统中的应用。     

基于修正全局最近邻的有系统偏差的航迹关联算法

针对存在系统偏差的传感器的航迹关联问题,提出了一种修正全局最近邻的航迹关联算法。该算法利用航迹的位置偏差和航迹间距离偏差进行航迹预关联,并建立航迹关联距离矩阵,通过对关联距离矩阵最优分配实现航迹的实时关联。仿真结果表明该算法具有很好的鲁棒性,具有工程应用价值。     

分布式多传感器多目标航迹关联处理算法研究

系统综述分布式多传感器多目标航迹处理的4种算法：序贯航迹关联算法、最近邻域航迹关联算法、K近邻域航迹关联算法，以及修正的K近邻域航迹关联算法。对这些理论方法用MatLab仿真进行理论分析实验，实验结果证明其具有可行性。     

基于Dijkstra算法的巡航导弹航迹规划方法研究

巡航导弹的航迹规划是指依据地形信息和敌情信息，在某些约束条件下，找出导弹从初始点到目标点的最优飞行轨迹。在综合考虑了威胁度大小和航迹长度的约束，并比较了各种算法的情况下。选用Dijkstra算法实现了巡航导弹整体最优水平航迹解算。并给出了仿真实例，验证了算法的有效性和实用性。     

复杂环境下的航迹融合研究

文中提出一种具有剔野能力和适应部分数据漏传的实时多传感器航迹关联融合方案.该方法先利用模糊C-均值算法对多传感器航迹聚类,然后根据类内紧凑度及各航迹隶属度,识别并剔除航迹中的野值.最后用预测估计代替野值和漏传数据进行数据融合.仿真结果表明,文中所述算法对解决野值和数据漏传问题是有效的.     

粒子群优化的模糊C均值聚类航迹关联算法

针对模糊C均值聚类航迹关联算法存在局部最优问题,同时算法的收敛速度受初始值的影响也较大,提出一种将粒子群(PSO)和模糊C均值(FCM)聚类算法相结合的航迹关联算法。该算法将多目标的航迹关联问题看做是一类约束条件下的组合优化问题,利用粒子群(PSO)强大的全局寻优能力,与模糊C均值聚类算法相结合求解航迹关联问题。仿真结果表明:在相同的条件下,粒子群优化的模糊C均值聚类算法与模糊C均值聚类算法相比,聚类性能明显改善,关联正确率也有明显的提高。     

基于改进A-Star算法的无人机航迹规划算法研究

针对传统A- Star算法在无人机航迹规划问题应用中的局限性，提出了一种结合飞行器简化运动学方程的改进A- Star算法，并将该算法应用于解决无人机在未知危险环境中的威胁规避问题；研究了综合考虑各路径代价影响因素情形下的航迹规划方法。最后对无人机参考航迹规划的数字仿真证明了改进算法的有效性。     

复杂交通场景下目标稳定跟踪方法研究

为克服实际交通场景中环境的复杂性和目标的多样性给雷达目标稳定跟踪带来的问题,采用基于卡尔曼滤波和概率数据关联的雷达多目标跟踪算法,实现点迹与航迹之间的关联。提出一种基于欧氏距离的改进航迹关联方法,增加航向夹角判别的约束,解决了由于多目标相互遮挡或交叉运动带来的航迹不连贯、不稳定问题,实现了航迹与航迹之间的关联,提升了航迹跟踪完整性和稳定性。最后,利用在复杂交通场景下采集的实测交通雷达数据,验证了所提多目标跟踪算法的稳定性和可靠性。     

基于模糊的并行Hough变换航迹起始算法

由于测量误差和参数空间分割大小的影响,并行Hough变换航迹起始方法仍存在较多的杂波。针对这一问题,提出一种基于模糊的并行Hough起始算法,该算法利用不同时刻模糊函数的隶属度分别作为参数空间的累积量,继而将具有相同索引的累积量构成累加向量,再根据规则来确定累加矩阵,最后通过门限检测判断是否航迹起始。仿真实验表明,该算法可有效抑制变换误差的影响,降低虚假航迹占有率,并在密集杂波下准确地起始航迹。     

药柱X射线图像缺陷快速提取

根据药柱X射线图像的特点,通过引进模糊理论,利用了广义多层次模糊算子增强算法,使图像呈现出不同灰度层次的边缘信息.采用广义模糊增强算子,克服了Pal和King复杂的变换和逆变换.针对Pal和King算法中对隶属度阈值的设置存在不足,提出了迭代法确定最佳隶属阈值的方法,使选取阈值具有自适应性.从实验的结果来看,针对气孔缺陷能得到清晰的缺陷边缘,为以后的识别打下良好的基础.     

定量和定性指标相混合的威胁排序模型

威胁是一个模糊概念。威胁排序则是一个复杂而典型的非结构性多指标决策问题，其中的定性指标是不可忽略的。本文运用工程模糊集理论。研究了用相邻指标相对重要性模糊标度值确定指标权重和定性指标相对威胁度的算法，将用语气表示的定性指标转化为模糊值。在分析作战需求的基础上，结合上述算法，建立了定性指标和定量指标相混合的威胁排序模型。计算表明，本模型能更客观和正确地反映目标的威胁情况。计算量小，有较好的实时性和通用性。利于将军事专家的经验融合到辅助决策中，提高C^3I系统的智能化水平。     

战场目标威胁程度多级模糊综合评判分析

在对战场目标的属性进行分析的基础上,建立了目标威胁程度多级模糊综合评判模型,包括模糊层次分析,一级和二级模糊评判,应用所建立的数学模型编制软件,运用计算机对目标威胁程度分别进行了单因素和多因素计算机实时仿真计算.     

基于中低轨卫星观测的弹道导弹变轨识别算法

针对弹道导弹的变轨问题,给出了基于模糊隶属度的多目标关联算法,在此基础上建立了预测弹道的单目标变轨识别以及变轨时间确定方法,掌握了导弹目标变轨过程中轨道变化的规律,为平时导弹机动能力搜集以及战时导弹预警和拦截提供了支持,给出了相应的仿真算例.结果表明,该方法可以较好地判断目标何时进行了机动变轨,具有一定的实用价值.     

基于关联离散度的目标类型识别研究

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容．依据灰色系统理论，提出了基于关联离散度的空中目标灰色识别模型．应用实例表明，灰色识别模型可广泛用于低分辨率雷达目标类型识别的研究．     

基于相关性函数和模糊贴近度的多传感器数据融合

针对多传感器数据融合中,各传感器测量数据的可靠程度难以确定以及如何提高数据融合结果的精度问题.文中提出了利用模糊理论中的相关性函数来计算多传感器的相互支持程度,并基于模糊贴近度,对支持程度高的传感器数据进行融合.仿真结果表明,相比同类融合方法,该方法获得的结果具有更高的精度和可靠性.     

基于蚁群算法的测试任务调度优化方法

复杂系统测试通常存在任务复杂、测试时间长、资源浪费等问题,对资源和任务进行合理调度具有重要实用价值。提出基于蚁群算法的测试任务并行任务调度优化方法,对测试问题进行描述,与蚁群算法结合,设计了启发函数、状态转移规则;根据算法流程获得测试时间最短的任务调度序列;针对任务序列多解的问题,提出资源均衡度的评价标准,得到最优的资源任务调度序列。基于蚁群算法解决了复杂测试系统任务调度问题,对某实际测试系统资源任务集进行调度仿真,并与随机穷举法对比验证算法的有效性,结果表明该方法能大大节约测试时间。测试实例与当前常用的半串行测试进行对比,测试效率提升了43.07%;所得结果为最短测试时间任务调度序列中资源均衡度最高的。     

基于模糊Petri网的故障诊断方法

故障诊断专家系统的推理策略取决于诊断知识的表达方式.基于模糊Petri网的知识表达是库所、命题、变迁、输入、输出及其可信度、影射等的集合.基于模糊产生式规则的模糊Petri网模型,能较好地表示和处理模糊知识,并能根据变迁的可信度大小,采用深度优先的搜索方法,以反向并行推理来缩小搜索空间,寻找到一条最有可能产生已知故障的路径.为此,以机车柴油机故障信息诊断系统为例,针对其故障信息的不确定性和模糊性,给出了基于Petri网的模糊诊断知识表达方法,讨论了建立在模糊Petri网模型基础上的反向模糊推理算法.     

基于Hamacher区间模糊算法的技术状态评估权重确定

针对复杂装备技术状态评估权重确定过程中存在的专家犹豫和权重确定动态性不足的问题,结合区间值犹豫模糊熵、毕达哥拉斯模糊集和Hamacher算子,提出Hamacher区间模糊算法。综合各专家对各元素重要性的打分,构建区间值犹豫模糊集,改进区间值犹豫模糊熵,并对模糊集中各犹豫模糊元运算得到区间值犹豫模糊熵矩阵;令区间值犹豫模糊熵为隶属度,打分区间差值为犹豫度,得到毕达哥拉斯模糊集,运用Hamacher区间模糊算法计算得到各元素重要度得分函数,将得分函数归一化得到最终元素权重。算例结果表明,该验证方法对技术状态评估具有适用性。     

军用装备维修服务满意度综合评价模型

依据军用装备维修服务满意度评价的原则，建立评价指标体系和模型。运用模糊AHP法设定指标权重，应用模糊综合评判理论，对军用装备维修服务满意度进行综合评价，实现评价结果从定性向定量的科学转换。其步骤包括：确定评价指标集和相应权重，确定评价因素及相应权重集，确定评价等级和加权向量，形成评价信息矩阵，评价结果矩阵及评价向量，最后得到最终满意度评价结果。实例验证了该方法有效。