不同形状弹头的导弹目标雷达散射截面的计算

对处于高频区的导弹目标的电磁散射特性进行了研究分析,综合运用各种高频方法,计算了三种典型形状弹头的飞航导弹目标的雷达散射截面,并经过了文献中给出的测量结果的验证。最后,依据仿真结果对如何实现导弹目标隐身的措施进行了讨论。     

一种利用极化信息的HRRP-ATR方法

在研究了单极化条件下高分辨率距离像的目标识别后，给出一种利用目标全极化信息的投票识别方法。实验结果表明，该方法具有较高的识别率。     

基于区实混合序列相似度的异步不等速率航迹关联算法

在分布式多目标跟踪系统中,由于局部传感器开机时间、采样频率以及通信延迟不同等原因,导致来自各传感器的局部航迹往往是异步不等速率的。目前一般的方法是先进行时域配准再进行航迹关联,但是在同步化的过程中,航迹估计值的误差会发生传播,影响航迹关联的性能。针对此问题,提出了一种基于区实混合序列相似度的异步不等速率航迹关联算法。算法首先通过区间数-实数混合序列变换(IRST)得到等长度的航迹行为序列,然后定义一种新的序列差异信息度量,得到混合序列的相似度,以此进行航迹关联判定。仿真实验表明,该算法可以有效地解决异步不等速率航迹关联问题,并且通信延迟和数据乱序对算法性能的影响不明显。     

Adaptive double chain quantum genetic algorithm for constrained optimization problems

Optimization problems are often highly constrained and evolutionary algorithms(EAs)are effective methods to tackle this kind of problems. To further improve search efficiency and convergence rate of EAs, this paper presents an adaptive double chain quantum genetic algorithm(ADCQGA) for solving constrained optimization problems. ADCQGA makes use of doubleindividuals to represent solutions that are classified as feasible and infeasible solutions. Fitness(or evaluation) functions are defined for both types of solutions. Based on the fitness function, three types of step evolution(SE) are defined and utilized for judging evolutionary individuals. An adaptive rotation is proposed and used to facilitate updating individuals in different solutions.To further improve the search capability and convergence rate, ADCQGA utilizes an adaptive evolution process(AEP), adaptive mutation and replacement techniques. ADCQGA was first tested on a widely used benchmark function to illustrate the relationship between initial parameter values and the convergence rate/search capability. Then the proposed ADCQGA is successfully applied to solve other twelve benchmark functions and five well-known constrained engineering design problems. Multi-aircraft cooperative target allocation problem is a typical constrained optimization problem and requires efficient methods to tackle. Finally, ADCQGA is successfully applied to solving the target allocation problem.     

基于CPHD的双层粒子滤波目标跟踪算法

常规基于势概率假设密度滤波(Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD)的粒子滤波(Particle Fil? ter,PF)跟踪算法应用于多目标跟踪时,容易遇到因粒子数量增加而带来的运算效率下降、目标数目估计不准的问题。文章基于常规粒子滤波 CPHD跟踪算法,通过部署双层粒子,提出基于势概率假设密度滤波的双层粒子滤波 (Two-Layer Particle Filter-CPHD,TLPF-CPHD)算法,以便提高目标数目及状态估计精度。仿真实验结果证明,相比于常规 PF-CPHD算法,新算法具有更好的目标数目和状态估计准确性。     

无人作战飞机目标价格参数化估算方法初探

通过收集整理国外10余种大型无人侦察机和察打一体无人机的技术数据和成本数据,建立了无人机平台机体、雷达系统、光电/红外传感器和地面控制站的目标价格估算模型,并以X-47B作为算例,验证了该模型用于估算无人作战飞机系统目标价格的适用性。     

基于伪彩色的感兴趣目标检测方法

若获取的灰度图像中含有较大噪声时,传统Itti算法经常会出现漏检以及错检的情况。为此,提出了基于伪彩色的感兴趣目标检测方法。首先对灰度图像添加相应的彩色信息,生成一幅目标细节较为清晰的伪彩图;其次根据Itti算法进行显著性计算;最后通过模板匹配检测出感兴趣目标。实验结果表明：算法能够达到补偿由于噪声问题引起的显著性目标无法检测的问题。     

基于目标教学模式的《电路分析》教学方法

在介绍布鲁姆目标教学方法的基础上,提出目标教学方法在教学实践中的运行模式,并将其应用于《电路分析》教学实践中。多年来的教学实践证明,基于目标教学的方法对于全面培养学生的学习技能,充分激发学生的学习兴趣,提高教学效果具有显著成效。     

机动弹头中段突防姿态的搜索算法研究

针对弹道导弹在大气层外的机动突防问题,建立了攻防对抗双方的六自由度动力学和运动学模型;研究拦截弹的导引律,对比例导引加以改进,用卡尔曼滤波估计视线角和方位角的变化率估算敌方的飞行信息;研究了机动弹头的智能规避策略,主要对如何确定机动方向展开研究,基于使EKV过载最大化的原则,提出了一种姿态搜索算法.经仿真验证,该算法提高了规避策略的自适应性和鲁棒性,对于增大脱靶量、提高导弹突防概率效果显著.     

非合作机动目标天基测角定轨研究

在对空间非合作目标天基测角卡尔曼滤波定轨中,目标机动会导致常规卡尔曼滤波器发散.提出一种无迹卡尔曼滤波(UKF)结合带次优渐消因子的无迹卡尔曼滤波(SFUKF)的滤波定轨方法,目标无机动时使用UKF,在目标机动时使用SFUKF,给出了目标机动的判断准则.仿真结果表明,此滤波方法在目标无机动时有较高的状态估计精度,在目标...