地面目标特性分析

对几种主要的地面目标特性进行了分析 ,提出了目标识别方法和对攻击导弹制导方式的选择意见 ,给出了制导方式对不同目标的适应性及导弹的使用建议     

四种地面固定目标识别方法研究

首先简要阐述了模型基视觉法是基于知识的智能化识别目标的方法,然后以桥梁例比较详细地介绍了应用模型基视觉法解决目标识别问题的过程,包括:建立目标图像、确定预理方法、设计识别算法和提高识别算法的鲁棒性等。对四种地面固定目标识别研究的结果表明,型基视觉法是解决地面目标识别问题的有效方法。     

基于HLA的地面防空系统仿真研究

地面防空仿真系统可以实现在攻防对抗条件下防空作战过程的仿真,用于研练防空战法,验证武器系统性能,为新武器发展提供参考.分析了地面防空仿真系统的功能、组成和特点,并探讨了系统基于HLA的体系结构、仿真模型及有关的关键技术.     

基于数据块特征的地面目标识别方法研究

光线变化常常改变图像数据块结构,导致图像匹配识别错误。文中分析了光线强弱对地面目标灰度变化影响,提出基于目标数据块特征的识别方法,将数据块目标分为反色或不反色两类,分别用Nprod匹配和特征识别方法识别两类目标,避免了光线变化对图像识别影响。实验表明,该方法能够克服光线变化影响,较好地识别地面不同类型目标。     

大展弦比无人机地面滑跑动力学建模与分析

摘要：为建立准确的无人机地面滑跑模型,以某型前三点式轮式大展弦比无人机为研究对象,对其在地面滑跑 过程进行动力学分析。根据风洞数据与空气动力学方程建立气动模型,根据发动机参数建立推力模型,根据起落架 机械特性建立起落架模型,利用魔术公式建立机轮摩擦力模型,并在Matlab/Simulink 环境下搭建数字模型,采用龙 格库塔微分解算方法进行仿真验证。仿真结果表明：所建立的地面滑跑模型能够正确反映无人机在地面滑跑过程中 的受力情况,证明了该建模方法是可行、有效的。     

基于ODNHP的毫米波探测器地面目标识别算法

针对毫米波探测器识别地面目标时的强地杂波问题,在正交判别邻域保持投影(ODNPP)的基础上,提出正交判别邻域Hessian投影(ODNHP)算法。ODNHP在正交化约束和判别信息的基础上,利用样本的切空间坐标构造Hessian二次型矩阵,实现目标函数的优化。将ODNHP分别与NPP、ONPP和ODNPP进行了毫米波地面目标识别仿真实验,结果表明,ODNHP降低了杂波的影响,在较低的维数下实现更高的识别率。     

地面侦察雷达目标威胁度评估方法研究

根据目标状态参数和身份识别结果,对目标的威胁度进行评估是地面侦察雷达急需解决的问题。基于地面侦察雷达的目标属性集,利用隶属度函数、专家知识和贝叶斯网络构建了地面侦察雷达动态威胁度贝叶斯评估模型。经仿真验证,目标威胁度评估数据变化特征符合人的推理过程,对于多功能相控阵雷达,可根据目标威胁度自适应调度波束实现对目标的跟踪。     

一种地面目标跟踪算法的设计与实现

对地面机动目标的跟踪问题是目标跟踪领域的难点,多传感器数据融合技术以及变结构交互多模型算法是解决地面目标跟踪问题的有效途径。针对目标运动特点,将地面目标运动特性和运动状态作为先验信息,设计了一种地面目标跟踪算法,给出了算法的详细步骤,算法主要采用了加权观测融合卡尔曼滤波器及采用模型组切换方法的变结构多模型算法实现。仿真及误差分析结果表明,该算法优于传统交互多模型算法。为地面目标跟踪算法的设计提供了参考。     

基于神经网络的地面目标威胁度分析

空中火力打击对目标威胁度的判定是制定计划的关键步骤。为了提高评估目标威胁度的准确性,在建立威胁度评估指标体系的基础上,利用神经网络模型对生成的训练样本进行训练和测试,建立威胁度评估模型。结果表明:该模型能提高威胁估计算法的准确性和适应性,克服评估中的人为因素影响,对作战计划的制定有一定的借鉴意义。     

飞航导弹对地面指控中心目标的打击方法

对地面指挥中心类目标的组成、结构特征进行了分析,结合飞航导弹的特点,对目标的攻击方向、瞄准点、成爆弹量等攻击要素的确定进行了研究,建立了相应的模型和方法,为对地面指挥中心类目标的打击提供了依据。     

激光调制型红外干扰条件下地面目标的识别方法

通过介绍激光调制型红外诱饵对地面目标干扰的工作原理和工作过程,分析基于灰度时间序列特性及序列图像运动特性的辨识方法在地面军械、装甲目标特征提取与真假识别中的应用。对于远距离变化平缓的点目标,其分辨灰度变化特性的方法包括傅立叶变换及小波变换：而对于运动剧烈变化的面目标则应用序列图像运动特性的目标识别,该方法可充分结合单帧图像中的目标历史状态信息,结合模糊集理论和信息融合技术,使运动目标在干扰条件下的识别具有较好的鲁棒性和适应性。实验证明,该方法能有效区分目标和诱饵,为红外干扰条件下地面目标的识别提供了理论模型和技术途径。     

基于图像融合的弹群对地目标识别仿真研究

针对利用导弹集群进行智能化协同作战的问题,提出一种基于视觉的弹群对地面目标识别的仿真系统。研究主要包括基于RGB图像和红外图像融合的对地目标识别、有限通信范围的分布式弹间通信以及实时可视化弹群节点的感知态势。仿真结果表明：基于图像融合的识别算法能有效提升弹群节点对地面目标的识别效果,具有较好的工程可行性,基于分布式的有限通信范围的弹间通信有助于提升弹群系统整体的鲁棒性和信息传递的稳定性。     

大型地空导弹装备仿真训练系统体系结构研究

一种基于分布式、交互式半实物仿真的地空导弹仿真训练系统,采用以计算机为核心的模块化设计,其硬件包括：中央主控计算机、S控制计算机、S车模拟面板、F控制计算机、F车模拟面板和可视化显示设备等。仿真训练的大部分工作,如数字仿真、硬件控制、记录评估等,通过软件实现。软件采用分布式一体化结构,运用面向对象技术编程实现。     

基于方位走向识别目标尺度的仿真与特性分析

探讨了基于方位走向进行目标尺度识别的机理,通过仿真验证了这种目标识别方法的有效性,分析了该方法的优点和不足,提出了该方法对鱼雷跟踪弹道的要求。     

方位-多普勒频率合成TMA的可测性分析

应用了非线性系统可测性理论对方位频率TMA的可测性进行了分析.结果表明,三维情况下在方位角和高低角的变化率满足不全为零条件时,载机不必做机动就可以实现可测.     

导弹遇靶碰撞的过载仿真分析

通过LS-DYNA显式动力学商业软件对导弹遇靶的几种典型状态进行模拟,用简化模型分析了导弹和靶机碰撞时头部的过载情况。结果表明:最大过载并非发生在碰撞初始时刻,而是在碰撞进行到一定程度时;随碰撞时弹轴与靶机轴夹角减小,最大过载减小。     

基于灰色关联方法的目标类型识别

决策体系中目标信息主要来源于雷达测量数据，利用灰色关联分析，能够简单迅速地判别目标类型。利用灰色关联度和灰色综合关联度分析，对目标进行类型识别，建立目标识别模型，并将所得结果互相校验，能有效地减小计算误差，提高目标识别的精确程度。     

基于卡尔曼滤波的水下近距目标运动分析

为跟踪水下近距目标,设计采用被动声纳平台获得目标的方位数据,用扩展卡尔曼滤波算法对测量数据进行目标运动分析来实现.建立了目标相对观测平台在固定深度做直线运动时的理论模型,针对非线性测量方程,采用雅可比矩阵来近似处理.采用标准卡尔曼滤波进行了实例仿真.结果表明,该方法将估计误差控制在8%以下,并有较好的稳定性.