基于多目标攻击目标选择与战术决策研究

文中就多目标攻击系统研究的关键技术目标选择与战术决策问题开展了研究．并给出了基于一般性原则的数学模型和算法，较好地满足和支持了多目标系统的研究和仿真。     

一种新型启发式搜索算法研究

提出了一种用于解决复杂优化问题的新的启发式算法--蚁群算法.采用该算法进行了无人机的航路规划,为求解无人机航路规划问题提供了一种新的算法.该算法对传统蚁群算法进行了改进,更好地解决了无人机的航路规划问题,文中进行了相应的仿真,仿真结果表明了算法的有效性.     

云计算服务中数据安全问题的研究

云计算随着计算机技术的发展应运而生并不断改进,云计算目前成为网络技术中一种十分超前的超级计算模式。在处理数据、提高经济效益、整合资源等方面发挥着越来越重要作用。然而,数据安全的问题成为了云计算服务中用户越来越关注的重点,也因而制约着云计算服务的发展。因此,数据安全问题成为我们研究的重点。     

改善光电经纬仪动态跟踪性能的模糊PID技术

提出一种模糊PID控制算法,既能改善控制系统的过渡过程、减小超调量,又能保证系统跟踪位置精度.结合EOMS光电经纬仪系统分析了算法的实现原理,针对阶跃输入信号,在Matlab环境下仿真了算法的特性.仿真结果表明,提出的模糊PID技术能显著改善光电经纬仪系统在目标突然转向时的跟踪性能.与频率特性控制方法相比,系统跟踪精度和鲁棒性均有明显改善.     

基于灰色分析的对地多目标攻击战术规划研究

对地多目标攻击时,目标威胁度评估可以为武器资源的有效配置提供重要依据。根据威胁评估和多属性决策的特点,运用灰色关联分析理论对目标威胁度评估进行研究,建立基于灰色关联分析理论的对地多目标攻击决策模型,使对地攻击决策问题转化为对目标威胁度的求解,通过求解该模型即可获得目标威胁度的排序。然后根据协同优先权对多机对地多目标攻击进行目标分配和攻击排序。通过仿真说明该模型的合理性和有效性,从而为对地多目标攻击提供一种有效的决策方法。     

一种骨架提取的无人机航迹规划法

未来战争中无人机的应用地位将大大提高,如何提高无人机的生存率、作战效率成为航路规划研究的主要方向。将敌方雷达、对空导弹、地形等威胁简化构建成威胁圆,根据威胁圆的分布情况,构造基于威胁圆的规避威胁的骨架化图;结合各具体威胁信息,计算各路径段的代价值,形成有赋值的有向图,计算初始最优航路;利用实际飞行中无人机对威胁规避的要求,对初始航路做缩短处理。运用Matlab编制图形化界面,得到仿真结果的图形显示。     

X射线荧光光谱法测定铁矿石中As含量

采用XRF-XRD结合光谱仪,应用粉末压片手段,采用三种分析方法,即:1)对AsKβ13线进行测定,建立工作曲线;2)对AsKα12及PbLβ线同时进行测量,用PbLβ线对AsKα12线进行AI校正后建立工作曲线;3)建立虚拟元素分析方法,对矿石中As含量的测定进行研究比较,确认第三种方法要比第一种方法准确度高。     

基于IMM的光电经纬仪机动目标跟踪优化算法

提出一种简化交互多模型算法(IMM)与去偏转换测量卡尔曼滤波算法(CMKF-D)相结合的机动目标跟踪优化算法。该算法通过机动检测判别函数D(k)与门限T的关系,自适应调整CMKF-D的部分参数,解决了常规交互多模算法需要大量先验知识的问题,同时克服了扩展卡尔曼滤波(EKF)对非线性模型线性化所引入的误差。仿真实验验证了该算法的有效性。利用该算法可显著改善基于非线性测量方程下光电经纬仪对机动目标的跟踪性能,其位置跟踪误差小于1.5m,速度误差小于1.5 m/s,加速度误差小于0.7 m/s2。     

基于模糊微分对策多机空战组内协同的U解

鉴于协商微分对策多具有强非线性和不确定性特点,为避免非线性问题等带来求解上的困难和能处理不确定信息,基于T-S模糊微分对策的思想,对非线性的基于Utilitarian解(简称U解)的协商微分对策的状态方程和性能分别进行了模糊化和二次型化,构造出面向U解的协商微分对策的模糊线性化模型,研究了协商U解模型中加权系数的确定,并进一步探讨了在模糊线性协商微分对策系统下相应于U解的控制器的设计方法.研究工作和仿真结果可以说明,相对于Nash协商解,协商理论的U解更能反映整体效果,更易于推广.     

一种主/被动雷达模糊数据融合算法

提出一种基于模糊逻辑的主/被动雷达传感器数据融合算法。首先将单个雷达的测量值通过时间校准后,将它们作为卡尔曼滤波器的输入分别滤波,然后再对滤波后的目标状态估计进行融合。融合算法基于卡尔曼滤波的协方差匹配关系,采用模糊推理得到数据融合的权值。最后将各传感器的卡尔曼滤波状态估计进行加权融合得到所需要的目标状态信息。采用该融合算法可以有效提高目标跟踪系统的抗干扰能力。仿真结果表明该算法有效。