RBF神经网络在目标识别中的应用研究

基于递推最小二乘学习算法,提出了一种运用径向基函数神经网络进行目标识别的方法。仿真结果表明．该方法可以有效对来袭目标进行识别,具有较好的识别效果,对提高防空能力有一定的意义。     

某型导弹雷达网检测仿真模型研究

研究了某导弹雷达在布网方式下对目标的检测特性，讨论了该导弹雷达网的布站方式和检测原理，给出了该导弹雷达网分布式检测融合系统的最优检测问题，并给出了融合系统全局最优化的必要条件和求解系统全局最优解的数值迭代算法。     

3D雷达间引导提示概率分析与仿真

针对雷达组网协同探测目标中的3D雷达间引导提示问题,首先建立了3D雷达对3D雷达的成功引导提示概率模型,推导了成功引导提示概率及引导提示误差;然后分析并仿真了目标是否运动以及不同位置关系下的成功引导提示概率随一些特征参数变化的趋势;最后得出成功引导提示概率的一些性质。在选定成功提示概率下,可为雷达组网协同探测系统中雷达的配置及参数的选取提供依据,也为研究和设计雷达组网中3D雷达间引导提示系统提供了参考。     

复杂环境下改进AGNES多智能体动态联盟算法

在当前战场环境反馈输入所占比重日益增大的情况下,提出利用无监督学习中的AGNES层次聚类算法对传统多源智能体联盟理论框架进行改进.综合考虑环境和传感器不同个体效能中的复杂性与模糊性因素,对联盟的多智能体模型进行描述以及多智能体交叉提示下动态联盟探测系统具体提示步骤进行设计,针对性改进无监督学习AGNES聚类算法结合目标...     

测距成像一体化引信信息融合方法

为了提高防空导弹引信的起爆控制精度,即得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于粒子滤波的红外成像导引头以及激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在对多模信息进行处理时,由于不同传感器的开机时间和采样频率的不同造成了两传感器的测量数据不在同一个时间基准上,所以,选择在典型弹目交会的环境下,针对激光测距仪的高频采样与红外导引头的低频采样,使用了一种基于线性插值法的量测数据的时间对准方法,从而将传感器测量所得数据应用到延迟时间模型的计算中去。在该模型的基础上,提出了一种基于粒子滤波的一体化传感器集中式数据滤波算法,并通过与传统扩展卡尔曼滤波算法的对比仿真实验得到:在该信息融合方法下,得到的探测角、方位角测量精度均有较大提高,起爆延迟时间的精度因此也得到了提高,从而验证了论文中所提数据融合方法的有效性。     

联合表示求解二元假设模型的高光谱目标检测

针对稀疏表示目标检测理论中稀疏度难以确定的问题,本文将联合表示应用于目标检测,提出了一种新颖的目标检测算法,并给出了该算法的非线性形式.其核心思想是：背景像元的光谱能够被其周围背景像元的光谱（背景字典）线性表示,而目标像元的光谱只能被其周围背景像元的光谱和目标先验光谱（联合字典）线性表示.该算法首先用背景字典和联合字典分别对待检测像元进行联合表示,然后比较两次联合表示的重构误差确定像元类别.通过真实的高光谱图像进行验证,结果表明,与其它目标检测算法相比,该算法具有较好的检测性能.     

多传感器交叉提示技术在UCAV侦察任务中的应用研究

多UCAV在协同执行对多目标的侦察任务过程中,若某一UCAV被摧毁,则该UCAV所承担的子任务将不能完成.为解决此问题,将多传感器交叉提示技术应用到多UCAV系统当中,以此顺利实现目标交接.首先引入多Agent技术,提出了基于多Agent技术的传感器分布式管理结构.其次,将采用多传感器交叉提示技术的多UCAV作战场景用数学语言描述,构建数学模型.然后,在考虑使航线相异度最小和长度最短的条件下,提出基于改进人工蜂群算法的UCAV飞行航线优化方法.最后,重点研究多传感器资源动态控制过程,为实现任务交接,提出基于拍卖理论的多传感器交叉提示算法.仿真结果表明,论文所提出的模型具有合理性,方法具有有效性.     

低空/隐身目标防御体系研究

针对低空/隐身目标的防御问题,首先提出了对低空/隐身目标进行及时、连续及高概率探测的方法,引入了多层拦截的思想,以实施目标的有效拦截。然后提出了基于特征层的混合式低空/隐身目标信息融合模式以适用于战争和和平时期对防御系统预警探测信息的不同需求。最后建立了低空/隐身目标的防御体系,并描述了探测与拦截低空/隐身目标的过程,对防御低空/隐身目标进行了有益的尝试和探索。     

多传感器交叉提示技术若干问题

多传感器交叉提示技术是多传感器协同的重要内容,具有重要的研究应用价值.首先系统地综述了多传感器交叉提示技术的发展现状;然后对交叉提示的概念、地位、作用、条件、内容、过程以及技术需求等若干问题进行了详细的分析,指出了多智能体技术是研究发展交叉提示技术的最佳方式和趋势,并利用多智能体技术构建了交叉提示的多传感器协作管理结构...