基于灰色系统理论和粒子滤波器的目标跟踪算法

提出一种基于灰色系统理论和粒子滤波的目标跟踪算法,自适应调整搜索范围,并采用交叉熵理论来度量目标模型与粒子确定区域特征模型之间的相似度。先用粒子滤波算法对运动目标状态进行估计,确定目标中心位置,利用历史目标位置状态序列,通过灰色系统理论对下一帧目标状态进行预测;然后对重采样后的粒子的位置和粒子的搜索范围进行修正,采用交叉熵理论来衡量目标与粒子确定区域的特征模型之间的相似度。仿真结果表明,相比传统的粒子滤波算法,新算法具有更好的鲁棒性和跟踪精度。     

基于灰色预测的无人水下航行器目标跟踪

针对无人水下航行器目标跟踪控制问题,基于无人水下航行器传感器信息进行目标运动预测来实现跟踪控制。从目标预测理论出发,将灰色动态预测模型的建模原理引用到目标预测中,在对传感器进行数据滤波、小样本灰色建模与灰色动态预测的基础上,实现对目标运动的预测,文章详细阐述了基于灰色动态预测的传感器故障诊断的具体实现方法和步骤,对目标进行匀速运动、匀加速运动、变加速运动三种典型运动进行仿真研究,通过预测值与实际值之间的比较显示灰色预测方法能快速、准确的预测出目标的位置信息。     

基于灰色神经网络的烧结碱度预测与仿真

建立了应用灰色神经网络对烧机矿化学成分进行预测的有关理论，并在此基础上构造了灰色神经网络模型。该模型中。灰色理论弱化数据序列波动性和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合，本模型能在小样本贫信息的条件下对烧结矿碱度做出比较准确的预测。该模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点，取得了比较满意的结果。和BP神经网络算法相比，灰色神经网络算法有很大的应用前景和推广价值。     

近程防御系统中多空中目标威胁度分析

研究近程防御系统,快速打击威胁目标的控制是整个系统的主要问题。针对敌方空中目标批次较多、运动状态复杂,而我方防御火力有限,对目标进行有效、精确拦截,需要对目标威胁度排序,依次进行打击。为了正确识别对整个目标过程,进行定性和定量的分析判断,提出了一种行之有效的灰色关联分析的变权威胁度分析方法;进行仿真,生成空中多组动态飞行目标,采用上述算法对空中目标有效识别,并对威胁度进行排序,进行打击。实验结果与专家评估后的结果完全一致,并能够准确而快速的在战场做出决策。     

基于傅立叶级数的小样本振荡序列灰色预测方法

针对现有灰色模型不能适用于小样本振荡序列预测的问题, 提出了基于傅立叶级数的小样本振荡序列灰色预测方法. 首先对原始序列建立GM(1,1) 幂模型以描述系统行为的总体趋势; 然后利用傅立叶级数提取模型的残差序列所包含的周期性振荡规律, 并以二者之和构成新的时间响应函数; 最后以平均误差最小化为目标, 建立非线性优化模型求解最优参数. 应用实例表明, 该方法能够有效地提高灰色模型对小样本振荡序列的预测精度.     

空中目标威胁评定计算的方法研究

介绍对空中目标进行排序的方法,其基本思想是首先构建威胁评估指标体系,对各指标进行量化处理,然后应用灰色关联度分析对空中威胁目标进行威胁评估与排序,找出影响战场态势的重要目标,以便合理正确地分配火力进行打击。通过实例来说明灰色关联分析在目标排序中的应用。     

区间条件下基于GRA和TOPSIS的辐射源威胁评估

将辐射源威胁评估作为多属性决策问题进行处理时,由于作战环境的复杂性,侦察方无法获取敌方辐射源的完整信息,导致各个辐射源目标的属性取值通常不是确定数值,具有一定的不确定性.针对上述问题,引入区间数理论和灰色关联分析对传统逼近理想解排序法进行拓展,提出一种基于灰色关联分析和逼近理想解排序的区间多属性决策方法用于解决不确定条件下的辐射源威胁评估问题.该方法构建基于区间数的欧氏距离和基于区间数的灰色关联度,通过对二者进行结合构建关于战场态势的决策信息系统,并通过构造新的综合贴近度实现对辐射源威胁程度的定量评价.实验仿真验证了所提方法能够有效解决实际作战中不确定条件下的辐射源威胁排序问题,有助于侦察方对于战场态势的进一步掌握.     

基于aTrous的灰色理论及其在齿轮磨损预测中的应用

本文提出利用小波理论对非平稳时间序列的数据通过分解进行平滑过渡,然后以灰色无偏GM(1,1)模型对过渡后的数据进行预测.扩展了灰色预测理论在非平稳时间序列中的应用,有效的提高了预测精度.并以此方法用于对齿轮磨损数据进行了预测,通过仿真运算获得了满意效果.     

基于灰色关联分析的仿真数据可信度评估

计算机仿真系统已经发展为重要的产品开发和系统测试手段.由于仿真系统对于用户往往是透明的,所以直接从系统本身对其可信度进行评估比较复杂.仿真数据是仿真系统的直接输出,它可以最直观地反映仿真系统的本身性质,所以对于仿真数据可信度的评估尤为重要.为了能够对仿真数据可信度有着更好的评价,通过引入灰色系统理论,建立了仿真数据的灰色关联分析方法.最后通过一个实例具体说明了该理论在仿真可信度评估中的应用.     

基于多因素模糊和灰色关联度综合的AIS与雷达数据关联

为提高多目标密集环境下AIS与雷达探测目标关联正确率,将多因素模糊判断和灰色关联度进行结合,提出一种新型关联算法。该算法将目标航迹看作四个因素的时间序列。首先利用多因素模糊判断对四个因素的时间序列集合进行初步关联判断,然后对满足初步关联条件的目标进行四个因素的灰色关联度决策,确定最终航迹相关的目标。仿真证明,该算法相较于单独使用多因素模糊判断,有效提高了关联正确率;相较于单独使用灰色关联度算法,有效缩小了关联范围。