减少激光指示器照射时间的目标跟踪算法研究

为减少激光制导武器攻击过程中激光指示器的照射总时间,研究了一种新的目标跟踪算法。激光制导武器充分使用自身INS/GPS组合导航,由卡尔曼滤波中的协方差判断武器目标矢量的误差信息。算法应在任何时刻确保武器能够在误差范围内命中目标。因此,在飞行的每一时刻存在无法命中目标的最大误差极限。当误差即将超过极限时,武器可以要求一个简短的目标激光照射。目标的激光量测方位信息可以改进武器目标矢量估计,也可以反馈到卡尔曼滤波中来改进惯性状态估计。仿真试验表明,该算法能够在保证火力打击精度的前提下有效缩短激光照射时间,降低照射单元风险。     

未来空战全向攻击的需求分析

针对空战火控技术现状,结合对以载机为中心的全向攻击的分析,认为对载机侧向/后向目标实施攻击将是未来空战的重要选择,而且也将是对抗敌方从后向攻击的最直接手段,因而,侧向/后向攻击是未来机载武器火控系统发展的必然趋势。提出了以载机为中心的全向攻击的导弹武器火控系统关键技术。     

基于模糊规则和动态蚁群贝叶斯网络的无人作战飞机态势评估

为解决无人作战飞机复杂环境下的态势评估难题,阐述了蚁群优化和贝叶斯网络基本原理和数学模型,设计了一种基于模糊规则和动态蚁群贝叶斯网络的无人作战飞机态势评估方法.该方法通过蚁群贝叶斯网络把不完备数据转换成完备数据,从而大大简化了学习的复杂度, 并保证算法能够向好的结构不断进化.利用模糊逻辑改进动态蚁群贝叶斯网络算法,引入基于模糊语言和规则的专家经验,结合单值评估结果与概率向量,评价了不同时刻无人作战飞机的行为能力等级,能够提高态势评估方法的智能性并应用于工程实际.通过仿真实验验证了该方法在解决复杂作战环境下无人作战飞机态势评估问题时的可行性和有效性.     

Image Segmentation by semantic method

The problem of region detection is addressed. Linear and quadratic approximation schemes are used to approximate the regions in an image. A set of attributes, which represent the properties of a region, are defined. A distance function, which has structural as well as semantic part, is introduced. This distance function is used to decide whether a group of pixels in an image forms a region. A number of image models formed from the combination of various approximation schemes and attribute sets are studied. These image models are tested on a number of real world examples, and a promising set of attributes and approximation schemes for region detection are reported. The results of region detection on a number of images using the proposed image models are presented.     

用于机载远程测距的单光子探测关键技术仿真研究

机载微脉冲激光测距是一种新体制的激光测距技术,通过采用单光子回波探测来实现远程测距。针对机载远程测距的应用需求,对激光回波信号、背景光特性进行了理论研究和数值计算,并完成了设计参数的仿真优化。将空间滤波和光谱滤波组合使用,有效地抑制了背景光噪声,实现了100 km的远程测距;通过双通道分光,大幅度提高了测距的动态范围,将测距盲区减小到500 m。实验表明,微脉冲激光测距系统能够有效探测500 m~100 km距离内的目标回波,探测概率PD不小于96%,虚警率PFA不大于0.3%。     

炸弹弹道落点参数拟合算法

针对很宽大范围抛射条件下炸弹的标准弹道系数库,提出了炸弹弹道落点参数的一种组合拟合算法。该组合拟合算法由二元插值法与神经网络法组成。首先,采用BP神经网络对炸弹弹道落点进行离线拟合,由于抛射条件范围很宽大造成了一定的拟合误差;然后,利用二元插值实时在线修正神经网络拟合所产生的计算误差。采用此组合算法对某种型号航空炸弹的弹道落点进行实时在线运算测试,通过测试实例说明,应用此组合算法进行弹道落点在线实时运算不但实时在线特性良好、拟合精度高,而且具有运算简单、结果可靠的特性。     

基于改进的神经元PID战术网络拥塞控制

未来信息化的网络中心战中,网络拥塞问题成为制约战争信息有效传输的瓶颈。单神经元PID拥塞控制算法中,系统的稳定性和超调量等性能对于神经元的增益系数K的依赖性很大,结合无需辨识的自适应控制算法,动态地调整增益系数K;另外,为了进一步提高控制器品质,加入调整因子在线调整神经元权值的学习率;最后将改进后的算法应用到战术网络拥塞控制中。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

有人/无人机编队指挥控制系统决策分配

在有人/无人机编队指挥控制系统设计与作战使用过程中,为了充分发挥有人机指挥员与无人机自主决策系统的决策优势,需要将决策功能在两者之间进行合理分配。给出了指挥控制系统决策分配过程,在该过程中存在较大的主观不确定性,针对属性值无法准确测度的特点,采用不确定性语言型多属性决策(ULMADM)方法,综合处理不确定语言评估属性值,确定了决策功能的自动化等级范围和最优自动化等级。算例表明了ULMADM方法解决决策分配问题的可行性、有效性和通用性。     

地面移动目标被动探测最优路径规划

提出了一种机载传感器对地面移动目标被动测量的最优路径规划方法。该方法考虑目标状态估计精度,采用扩展卡尔曼滤波算法进行传感器量测信息滤波,进而实时计算传感器目标探测跟踪的信息矩阵。在此基础上,考虑目标被动探测的环境及飞行器性能约束,以目标信息阵等为指标,进行被动探测最优路径规划,实现地面移动目标探测。最后,进行了该被动探测最优路径规划算法的仿真研究。研究结果表明,所提出的被动探测最优路径规划算法能够快速、有效地完成最优被动探测路径的规划计算。     

基于角速度修正的变结构多模型目标跟踪算法

为提高强机动目标的跟踪精度,提出一种基于角速度估计值自适应修正的变结构多模型算法。将角速度估计应用于基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪算法。通过引入改进的角速度估计方法,提高了角速度的估计精度。在有向图切换的基础上,实时估计角速度,并根据角速度估计值修正有向图,增强了变结构多模型目标跟踪算法的机动适应性。仿真结果表明,该方法在对强机动目标的跟踪性能上有明显提高。