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271.
雷达的目标识别技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾。研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题。提出了角度相关区算法,分析了实现中的若干问题。通过在相控阵雷达地址系统中进汀的地址实验和结果分析表明,采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时,将使识别的目标信息更精确,从而能更早地形成稳定的航迹,达到对目标的准确识别。  相似文献   
272.
多机协同多目标攻击系统研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究了多机协同多目标攻击系统,定义了自主优先权,提出了分组决策的方案,设计了目标分配和火力分配的原则,采用神经网络实现了决策算法,并对整个决策系统进行了仿真;阐述了导弹攻击区的计算方法,用比例导引法实现了空空导弹攻击。最后设计了多目标攻击系统,将空战决策,导弹攻击区判断,导弹攻击融为一体,并进行了仿真。结果验证了空战决策的正确性。它对第四代歼击的火力控制系统的研究有一定的参考价值。  相似文献   
273.
一种新的射频仿真目标位置控制方法与软件研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对射频目标仿真系统中目标位置的控制,本文通过对国内外目标位置控制的常用方法进行研究,提出一种新的通用目标位置控制方法,该方法适用于任何天线分布的面阵。利用这种新的方法编写了基于三元阵天线阵面的射频仿真目标位置控制软件,实现对多目标在天线阵面上多种轨迹运动下的高速准确的定位,并能实时监视目标的运动状态和运动轨迹。  相似文献   
274.
基于遗传算法的快速成型分层方向优化设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
快速成型制造技术具有高度的柔性和灵活性,应用前景广泛。快速成型分层方向的选择,对于零件的制作精度、成型时间及制作成本有着重要影响。目前常见的分层方向算法往往顾此失彼,为了尽可能同时满足这3个单目标模型的最优化,本文提出将均匀设计、正交设计与遗传算法相结合作为求解多目标优化的新方法,可用较少的计算量求得分层方向的最优解。实验结果表明,改进后的算法有效,在迭代次数和所用时间上远远优于目前常用的基本算法。  相似文献   
275.
采用节点热网络法,建立了目标飞行器尾部组合系统(发动机组和对接机构)温度场数值模拟的物理、数学模型,明确了关键参数的计算方法,应用隐式R-K法,耦合求解非线性温度微分方程组.着重研究变轨期间对接锁系受高温变轨发动机的热影响.分析表明,发动机高温热辐射对邻近对接锁系的热影响很大,发动机热影响范围大致在θ±Δθ=(90±30)°和θ±Δθ=(270±30)°区间,发动机相对安装距离R、变轨起始时刻和工作时间是影响对接锁系温度的重要因素,而发动机安装倾角对对接锁系温度的影响非常小.  相似文献   
276.
提出了面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法,其结果为任务规划提供了包含空域、时域、功能的目标群体特征.该方法采用标准化方法对属性数据分类和扩展,按照不同类型属性数据分别建立属性差异度,提高了目标分组特征属性的可扩展性,解决了传统属性差异度难以适用于时域及功能属性的问题;在此基础上,综合考虑协同任务对目标分组各项属性的定性/定量要求、阈值约束及重要程度要求,构造了目标综合差异度,解决了某些属性不能直接加权的问题.仿真结果表明该方法能够快速有效地实现满足任务复杂要求的目标分组.  相似文献   
277.
按区域惩罚划分的并行多目标遗传算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
解决多学科设计优化问题的多目标遗传算法通常面临着大计算量的挑战,提出了一种新型的并行化算法来提高其效率.全局个体均匀的分布在各个进程,首先从所有的进程中获取全局范围的Pareto最优解极值,并发送给每个进程,再由这些极值来构造各个进程自己的惩罚函数.通过惩罚函数给个体添加约束来划分各个进程的收敛区域,同时采取优化措施保证每个进程加速收敛并且收敛区域没有重叠和遗漏,这样每个进程只需收敛到特定的一段Pareto最优解,降低了计算量;同时由于进程间交换的数据量小,保证了效率的提高.通过与串行算法(NSGA2)和其他的并行化算法比较,显示了该算法的有效性和先进性.  相似文献   
278.
飞机外形参数的气动与隐身综合优化设计   总被引:8,自引:3,他引:8  
以气动力及雷达散射截面参数为目标函数,主要优化对总体外形和飞机性能影响较大的机翼、尾翼的平面形状几何参数以及少数几个机身几何参数;根据第4代战斗机的设计要求,确定各个目标的理想值、最低可接受值,以及各个约束的满足区间,应用模糊优化理论,建立各个目标的满意度函数及各个约束条件的满足度函数,并使用多目标总满意度函数和常权、变权的不同组合,建立了5种外形参数模糊优化模型,使设计人员可以根据不同的设计思想和设计目的选择优化模型与翼面形状的组合.  相似文献   
279.
解决排班问题的多目标优化模型及算法研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
为提高排班结果的准确性可靠性,提出了排班问题的多目标优化模型,并应用改进的基于信息熵的自适应遗传算法求解模型的最优解.同时引入分割集和模拟退火算法的思想进行优解的选择.通过对航空公司机组排班问题的仿真比较,模型的正确性和先进性得到了验证.   相似文献   
280.
针对海天混杂闪烁背景及单像素运动点目标的特征,设计了海天相连区域快速定位及基于模式分类的环域全向差分扩展中-均值滤波的预处理算法,二次进行全向差分均值滤波后,利用基于直方图的自适应阈值分割得到初步侯选目标点.形态学滤波保留有效的单像素侯选点,最后进行帧间侯选目标点之间的相关性分析和目标短时丢失的直接再搜索.仿真实验采用两个实拍场景中加入单像素仿真目标生成的220帧图像,结果为:信噪比≥0.5时单帧检测率为91%,3帧以上的连续检测中检测率达到95%;对照组22帧不含仿真点目标,3帧以上的连续检测虚警数为0.   相似文献   
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