第三方瞄准的越肩发射

未来空战将进入网络中心战时代，由于第三方瞄准越肩发射自身的优点，尤其是具有基于网络作战的特点，在未来空战中进行越肩发射，可能会更多地采用第三方瞄准方式。     

有色观测噪声下的目标跟踪问题

本文讨论了有色观测噪声下的目标跟踪问题，把观测色噪声的成形滤波器假设为ＡＲ模型，给出了估计ＡＲ模型参数的方法。本文又提出将ＡＲ模型参数估计和交互式多模型（ＩＭＭ）滤波相结合，可以很好地跟踪目标。     

Su-24瘫痪“宙斯盾”

正据有关媒体报道,2014年4月10日,美国"唐纳德·库克"号驱逐舰驶入黑海中立区水域,其目的是向俄罗斯针对乌克兰和克里米亚的立场进行恐吓并展示实力。作为回应,俄罗斯派出Su-24飞机对其干扰并绕飞美国驱逐舰。据报道,"宙斯盾"系统从空中锁定Su-24并拉起战斗警报,雷达探测出了目标趋近路线。然而所有雷达突然丢失目标,"宙斯盾"系统失灵,不能获得目标指示信息。Su-24却继续在驱逐舰上空进行战斗绕飞,前后达12次。同时,另有一架Su24在远处巡飞。据称,美军对"宙斯盾"采取了各种方式试图将其激活,但均无果而     

多传感器目标检测的性能评估（二）

（接上期）2多传感器目标检测的性能评估前面，我们对于单传感器目标检测情形建立了基于几何直观的单一评价指标，这种单一评价指标是单传感器检测率和虚警率的综合反映。对于多传感器目标检测情形，我们可以依据多传感器目标检测的系统检测率和系统虚警率将（5）式予以推广，建立多传感器目标检测的单一评价指标。为此，只需深入讨论多传感器目标检测情形下的系统检测率和系统虚警车。2．1系统检测率和系统虚警率容易证明，已有的各种多传感器目标检测模型实际上都等价于某个（K／N）规则。令R（U）表示融合中心基于传感器级决策的全局决…     

单目标跟踪技术发展研究

随着机动目标定位与跟踪技术广泛应用于军事和民用领域，研究更为快速、准确的跟踪算法具有十分重要的意义。目标运动模型、跟踪算法和跟踪模型结构是机动目标跟踪技术的三项主要研究内容，文章介绍了这三项技术的研究进展及发展方向。目前，对各种经典模型的组合和改进是目标运动模型的主要研究方向，通过分析并比较工程中常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的优缺点，探究了它们的不同适用场合及进一步研究方向。详细分析了三代多模型跟踪算法的原理和适用场合，这对研究更为先进的单目标跟踪技术，进一步提高跟踪精度和整体性能，具有一定的参考价值。此外，文章还提出了机动目标跟踪算法的几个发展趋势：将变结构多模型算法与目标实际运动场景结合起来，广泛应用于工程实践中；探索无需依赖于基础模型集合的模型机自适应变化方法；考虑将智能控制理论与变结构多模型跟踪算法互相结合。     

财务公司实行资产负债比例管理的探讨

以集团财务公司的实际为例,详细说明财务公司实行资产负债比例管理的必要性、目标取向以及实行的方法和步骤。     

Improved NSGA-II Multi-objective Genetic Algorithm Based on Hybridization-encouraged Mechanism

To improve performances of multi-objective optimization algorithms, such as convergence and diversity, a hybridization- encouraged mechanism is proposed and realized in elitist nondominated sorting genetic algorithm （NSGA-Ⅱ）. This mechanism uses the normalized distance to evaluate the difference among genes in a population. Three possible modes of crossover operators--＂Max Distance＂, ＂Min-Max Distance＂, and ＂Neighboring-Max＂--are suggested and analyzed. The mode of ＂Neighboring-Max＂, which not only takes advantage of hybridization but also improves the distribution of the population near Pareto optimal front, is chosen and used in NSGA-Ⅱ on the basis of hybridization-encouraged mechanism （short for HEM-based NSGA-Ⅱ）. To prove the HEM-based algorithm, several problems are studied by using standard NSGA-Ⅱ and the presented method. Different evaluation criteria are also used to judge these algorithms in terms of distribution of solutions, convergence, diversity, and quality of solutions. The numerical results indicate that the application of hybridization-encouraged mechanism could effectively improve the performances of genetic algorithm. Finally, as an example in engineering practices, the presented method is used to design a longitudinal flight control system, which demonstrates the obtainability of a reasonable and correct Pareto front.     

空间监测技术研究

空间目标监测是利用空间和控制空间的重要基础。文章阐述了空间监测的概念;分析了空间目标与活动监测的基本途径;论述了国外空间目标与活动监测的发展现状;结合我国空间目标探测系统的现状,给出了发展空间目标监测系统的建议。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。