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以海上大型移动目标卫星成像侦察应用为需求,根据卫星特点,解析海上大型移动目标特性,探索移动目标的成像侦察方法,建立海上目标运行预测模型,并通过构建仿真系统对方法进行验证. 相似文献
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基于贪婪算法成像侦察卫星调度方法研究 总被引:4,自引:1,他引:3
成像侦察卫星的调度问题需要考虑大量互相联系的约束条件,实现全面调度的难度比较大,特别是在作战的情况下,很难满足快速战略决策的要求,而且各种干扰因素将会对卫星的状态产生影响,需要优越的初始调度方案作为基础.针对以上提出的实际问题,首先对成像侦查卫星约束条件进行分析,在简单假设的基础上对问题进行描述,建立卫星调度的约束模型,基于贪婪算法原理,通过软件实现调度模型求解,得到成像侦查卫星的快速调度方案,为卫星任务状态变化的二次调度和满足快速战略决策提供比较令人满意的调度基础解. 相似文献
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不确定条件下的成像卫星调度问题是一个多目标优化问题。借鉴连续函数的鲁棒性优化思想,提出了一种基于邻域的鲁棒性指标,考虑多种约束条件,建立了多目标成像卫星调度模型。在考虑目标间偏好的情况下,提出了一种基于模糊偏好的多目标遗传算法。实例研究表明,该模型和算法能够有效地解决不确定条件下的成像卫星调度问题。 相似文献
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成像侦察任务流的航天资源任务规划问题是将有限的航天资源分配给需要侦察的不同目标,最大化满足任务需求.采取了星地一体任务规划思路进行问题建模与求解.提出星地一体虚拟资源聚合模型和算法,并在此基础上,给出了星地一体的虚拟资源冲突检测与消解方法,提出了星地一体任务规划模型的模型分解与组合求解方法,针对分解后的主问题模型给出了一种适应可变冲突约束的遗传算法;针对子问题模型给出了一种基于时间序列排序的任务调度方法,并对上述两种算法进行了设计与实现;最后,结合试验案例进行验证. 相似文献
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卫星任务时效性直接影响卫星的任务效益,针对光学侦察卫星任务流程,详细分析任务相关环节并建立了数学模型;从时间链上对侦察卫星姿态调节时间、过境时间、数据下传时间三个任务环节进行了仿真计算,并比较了多颗卫星对具体观测任务的相关时效差异以及相关影响因素,有效反映了侦察卫星任务效能,为光学侦察卫星任务时效性分析及效能评估提供了依据,对卫星观测任务方案时间任务效能分析预评估有重要的应用价值。 相似文献
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为支持多颗实拍实传卫星区域侦察任务,研制规划推演系统.设计了规划推演系统的总体结构和信息流程,并研究了系统研制所需关键技术,分别提出了面向区域侦察的数传任务规划算法、基于网格的卫星区域覆盖分析算法、基于OSGEarth的目标区域和侦察范围组合可视化方法.研制的规划推演系统已成功应用于某任务中,进行数传任务规划、能力分析和过程推演. 相似文献
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针对电子侦察卫星区域普查问题(ERSACP)的特点,建立了区域网格空间,提出基于时间、空间、侦察模式匹配的候选侦察活动构造方法;给出了期望侦察效用的概念,建立了问题的多目标规划模型;提出一种嵌入对位学习机制的多目标进化算法(OLMOEA)对其进行求解,同时设计了基于时间可行性判定的初始可行解对位构造算法.仿真实例表明本文模型及算法能够有效解决电子侦察卫星区域普查问题并且性能良好. 相似文献
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信息化作战条件下,卫星侦察舰船目标情报的获取成为分析判断现代战争海战场态势的重要依据。为评估卫星侦察监视效能,文章引入感知度概念,建立卫星侦察舰船目标感知度评估模型,给出模型定义及计算公式,深入分析了感知度评估模型的构建因素。针对舰船目标区域,通过引入网格空间,计算感知度,给出仿真评估流程和步骤。以我国领海某区域为例进行仿真分析,仿真结果表明模型能够较好的评估多颗卫星联合侦察效果。 相似文献
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将交叉熵与图像的最优分块处理相结合,提出了一种基于分块交叉熵的数字图像置乱程度的评价方法。为了能用图像交叉熵反映出图像置乱效果,采用具有周期性的置乱变换进行实验,结果表明,该方法能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映了所用的置乱变换在各个加密阶段的效果。 相似文献
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数字图像置乱程度是评价数字图像置乱算法的重要方面,对数字水印算法的研究也起到重要的指导作用。利用灰度级出现频数可以对数字图像的最佳(理想)置乱效果进行描述,以数字图像的最佳(理想)置乱效果为参照系,基于灰度级出现频数提出了一种衡量数字图像置乱程度的新方法。采用Matlab为实验研究工具,进行仿真实验。实验结果表明,该置乱程度衡量方法与视觉的主观评价基本一致,具有对各种类型的图像加密方法都适用的高泛化性,还具有与原图像无关性。 相似文献
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针对战术导弹保障性评估问题,建立了评估指标体系,运用逼近理想解的排序方法和灰色关联度法相结合的方法,构建了相应的评估模型,有效地解决了多指标决策问题。通过实例验证,该方法可行,为战术导弹保障性评估的科学性与准确性提供了新的思路。 相似文献