反舰导弹目标分群的层次化聚类算法研究

合理的目标分群是反舰导弹对海上目标进行正确判别、选择和攻击的重要前提.为有效运用层次化聚类方法进行海上目标分群,介绍了层次化聚类的两种实现方法、五种联接规则和六种距离尺度,提出了基于学生残差的聚类效果检验方法,结合反舰导弹末制导雷达对海上双环形编队和双线形编队的目标分群实例进行了计算和分析.结果表明,学生残差检验法是有效的,并且在W ard方法和欧几里德平方距离尺度下可以得到较好的聚类效果,针对具体应用选择合适的联接规则和距离尺度将有效提高层次化聚类效果.     

海战场多目标聚类-匹配分群研究

群体已取代单一实体成为兵力执行海上作战任务的主要样式,多目标分群因而成为兵力层态势信息的形成前提亟待解决,从海战场作战群体的特点人手,使用聚类与匹配相结合的方式构建分群模型;首先从实体层目标信息中选取特征矢量与聚类测度,运用改进ISODATA聚类与辅助信息识别形成战场空间群,然后结合军事先验知识通过模板匹配进一步将空间群聚合为功能群等高层级群体;该模型能够满足海战场不同层级群体识别的需要,并可为其他背景下的聚类分群提供借鉴。     

基于层次聚类态势估计中的目标分群算法

为减轻指挥员的认知负担,研究了作战目标的分群问题.首先,以目标间的关系为基础,建立作战网络结构模型;然后通过计算相似度,提出了基于层次聚类的目标分群算法;最后,运用该方法给出了一个实用算例,得到了较好的分群结果,验证了文中方法的可行性和正确性.     

舰船辐射噪声功率谱特征提取方法研究

基于分段最小二乘曲线拟合方法,提出了一种的提取舰船噪声信号功率谱中线谱特征的新方法,通过一种新的坐标变换,用最小二乘曲线拟合方法精确提取了连续谱特征,将连续谱特征和线谱特征组合得到了舰船噪声的功率谱特征。利用BP神经网络对海上实录的两类目标噪声进行了分类识别,实验证明了方法的有效性,识别率达到90%以上,分类效果很好。     

基于D-S证据理论的红外小目标识别方法

提出了一种基于D-S证据理论的红外小目标融合识别方法。该方法首先对中红外和远红外成像小目标进行目标特征的提取,然后根据提取的特征利用模糊C均值聚类的方法进行基本概率分配,最后利用改进的D-S组合公式进行融合识别。融合识别试验表明该方法能在传感器工作不正常的情况下仍然可以根据对两个传感器输出的结果进行融合对目标进行有效的识别。     

舰载机协同无源定位系统精度比较分析

针对舰载机协同对海上和空中目标进行无源定位,采用时差(TDOA)、测向、时差/频差等典型无源定位方法,对利用目标辐射源信号的舰载机协同无源定位系统进行建模仿真和精度分析.仿真结果表明:双机时差/频差定位、三机时差定位、双机测向交叉定位3种无源定位方法各有优劣.因此,明确电子侦察的作战目标以及方法,对分布在战场不同位置的舰载机实施合理分群,为建立多机协同无源定位系统提供理论支撑.     

密集杂波环境下的数据关联算法

针对密集杂波环境下多目标数据关联问题,提出了一种基于弱化算子自适应模糊C均值聚类的数据关联算法。该算法首先采用弱化算子对有效回波进行弱化处理,在此基础上应用自适应模糊C均值算法对目标有效回波进行聚类,并将聚类中心作为相应目标最终观测值,最后采用最近邻法将聚类中心与目标航迹配对。实验结果表明,该算法与FCM方法相比,具备更高的关联和跟踪精度;与JPDA算法相比,提高了关联时实性。     

基于形态学与聚类相结合的图像特征提取方法研究

利用可见光图像进行军事侦察与制导时,目标往往掩盖在复杂背景中,难以准确识别,研究一种能准确提取目标特征的图像处理方法就成为图像精确制导的关键。文中提出了利用数学形态学的方法先确定目标范围,然后结合聚类方法进行小目标精确检测的算法。实验证明这种算法在背景复杂、目标可视面积较小的情况下,仍可以精确识别目标。该算法克服了聚类运算速度慢的缺点,从而能够快速的、准确地将目标提取出来,且具有良好的适应性。     

基于模拟退火算法的空中目标识别

根据NMI特征和Jan Flusser提出的仿射不变矩的特点及各自的适用条件,提出了一种组合不变矩。利用所提取的组合不变矩的特征向量,实现了对空中目标的K-mean聚类分析识别。在此基础上将模拟退火机制引入其中,以克服K-mean聚类的局限性和对初始聚类中心的敏感性,最后提出了基于模拟退火的改进K-mean聚类算法。仿真实验结果表明,该方法具有较高的识别精度和较好的抗噪性。     

基于成像声纳的水面小型移动目标检测方法

针对水面运动目标测量定位时,常规方法忽略了尾迹的影响或者考虑尾迹的形状特征不具有共性,使得位置估计值远远偏离真实位置的问题,提出基于成像声纳的水面小型移动目标检测方法。该方法将成像声纳图像做恒虚警检测处理,通过聚类分析将检测到的目标像素点进行聚类,把每一个聚类当做是一个目标,同时实现目标数目估计,在此基础上融合目标回波的多普勒信息确定运动目标,实现水面运动目标的检测;并根据水面运动目标的尾迹特征对目标像素进行处理,以减小目标定位误差。仿真实验结果表明,该方法大大减小了定位误差。     

RUV坐标系下再入段弹道目标跟踪研究

研究RUV坐标系下的再入段弹道目标跟踪算法,该算法利用RUV坐标系下量测线性的优点,可提高目标跟踪精度。针对再入弹道目标,以东北天坐标系下目标运动加速度为基础,通过坐标转换,推导雷达阵面坐标系下的运动加速度;在此基础上通过二次求导及坐标转换推导RUV坐标系下的运动加速度,给出RUV坐标系下独立的状态方程和量测方程,并对采用扩展卡尔曼滤波所需要的关键函数给出显式表达。蒙塔卡罗仿真不同情况下的RUV坐标系下的再入弹道目标跟踪,仿真结果表明,在RUV坐标系下的跟踪较混合坐标系下的跟踪,其精度有大幅提高。     

一种空间两点交会无人机定位方法

为了克服传统的无人机单点定位方法误差大、定位精度不高的问题,提出空间两点交会定位方法。利用自身位置及姿态信息,构建空间三角形,通过坐标转换,求解目标坐标。试验结果证明,定位精度可提高至60 m。     

用查找表和极坐标反投影法实现计算机断层扫描快速重建

为了在普通PC机上实现计算机断层扫描(CT)快速重建,提出了利用查找表和极坐标反投影快速重建方法.该方法首先在极坐标系下利用查找表实现快速反投影,然后将极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标系中,在此过程中,又一次运用查找表技术实现快速插值,有效地节约了时间.计算机仿真结果表明,该方法不但大大提高了重建速度,而且重建质量与传统卷积反投影相当,尤其当重建图像尺寸较小时,可以取代后者.     

基于转换量测的水下目标跟踪

针对水下目标跟踪的实际应用情况，提出了基于转换量测误差统计分析的去偏转换量测和基于修正转换量测误差的无偏转换量测方法；给出了基于转换量测的球坐标一直角坐标下目标跟踪算法，并进行了性能仿真。结果表明：这两种跟踪方法都具有很高的跟踪精度和稳定性；基于修正转换量测的跟踪算法对角度量测误差的不同分布有较强的适应性，在角度量测误差较大的情况下，该算法的性能要优于基于误差统计分析的跟踪算法。     

基于转换坐标卡尔曼滤波算法的目标跟踪

在三维空间中推导转换坐标卡尔曼滤波算法.先设一传感器位于坐标原点,导出目标测量方程及三维传感器测量误差方差.再假设目标相对于传感器的斜距、俯仰角及方位角在一定位置,根据公式求得三者关系,然后将传感器对目标的测量值转换到直角坐标系,得到传感器的斜距误差俯仰角误差和方位角误差均相互独立,均值为零.最后经转换,得到测量和真实值间的误差.仿真表明,该算法收敛迅速,精度较高,具有良好的跟踪性能.     

一种鱼雷多目标跟踪数据关联方法

多目标跟踪是未来鱼雷发展的重要方向之一,数据关联是实现多目标跟踪的基本前提.鱼雷多目标跟踪的过程表现为一个动基座时变过程,本文利用鱼雷导航定位和航行姿态参数以及鱼雷检测到的目标信息,通过坐标变换实现观测空间配准,通过在统一时钟下实时计算采样周期实现观测时间配准.利用目标大地坐标系3D坐标和多普勒速度构造4D坐标系,以模糊归一化的4D欧氏距离作为关联法则,提出了一种适用于鱼雷多目标跟踪的数据关联方法,仿真试验证明了该方法能有效实现鱼雷多目标跟踪数据关联,具有一定的工程应用价值.     

导弹常用空间直角坐标系间转换方法

在导弹弹道计算过程中,需要经常使用坐标转换。通过分析导弹常用空间直角坐标系之间的关系,建立了空间直角坐标系之间的旋转变换方法,编制了通用算法库,并结合算例验证了该算法的可行性和正确性。该方法以简单的形式描述了各坐标系之间的转换关系,易于编程实现,可作为导弹弹道相关研究工作的坐标转换基础工具使用。     

基于卫星测量的反舰导弹脱靶量处理方法

分析了反舰导弹射击海上点源靶判别准则的变化.介绍了反舰导弹脱靶量数据处理中用到的几种坐标系,并且定义了反舰导弹射击坐标系.系统推导了反舰导弹脱靶量的坐标转换公式,最终给出了反舰导弹射击海上点源靶的命中判别条件.该方法可用于反舰导弹的试验和训练中,对反舰导弹命中精度评价有重要指导意义.     

基于空气动力模型的助推-滑翔导弹跟踪

针对助推-滑翔式再入导弹,提出了一种基于空气动力模型的扩展卡尔曼跟踪算法.首先推导了弹体坐标系和东北天坐标系之间的转换关系,接着描述了两种坐标系下再入目标的空气动力模型,然后建立了目标的运动状态方程和量测方程,给出了扩展卡尔曼滤波过程,最后仿真分析了一条助推-滑翔弹道,并结合该弹道进行了跟踪试验.蒙特卡洛仿真结果表明,所述方法比基于未知输入模型的方法跟踪效果更好,且能有效估计目标的空气动力学系数.