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161.
目前已有无人机类型识别算法仅通过通信域或雷达域的信号特征实现单个无人机类型的识别,存在识别准确率低等问题。提出了一种基于通信信号和雷达信号融合特征的无人机集群类型识别算法。首先,提取集群通信信号的高阶累积量和瞬时特征统计量,并融合雷达航迹特征构建无人机集群特征矩阵。其次,提出一种改进的特征选择算法—二次筛选的近邻成分分析,对融合特征矩阵进行降维。最后,利用稀疏自编码器网络进行集群类型的识别。仿真结果表明,该算法显著降低了集群特征矩阵的维度(仅为原始矩阵维度的27%),同时在信噪比为0 dB时,对5种集群类型识别的正确率可达88%。  相似文献   
162.
态势推演系统需在推演前根据想定对飞机进行航迹规划,其中对沿航路点飞行阶段与巡逻飞行阶段间的过渡段的航迹规划是否合理直接关系到推演航迹的真实性和有效性.分析飞机目标运动航迹及其特征,然后针对飞机过渡段航迹规划问题提出三种几何方法并进行详细分析,最后建立过渡段航迹规划算法并进行仿真验证,结果表明该算法可自动生成最佳的过渡段航迹.  相似文献   
163.
针对电子战飞机(ECAV)编队实施的航迹欺骗容易对雷达网产生虚假空情的问题,提出了一种集中式雷达网鉴别虚假航迹的假设检验(HT)方法。首先,根据航迹欺骗的具体实际,建立了虚假目标量测的误差模型,在此基础上,利用量测数据以及目标状态估计构造了样本的量测误差协方差阵;然后,采用统计分析的方法对误差协方差阵进行假设检验,完成单雷达对航迹真实性的判决;最终,利用M/N逻辑加强判决可靠性,突出雷达网的抗干扰优势。与目前在雷达战术或技术上广泛运用的具有较强试探性的方法相比,HT方法立足理论分析,具有更好的可靠性和可行性,其虚假航迹正确鉴别率能够达到90%以上。  相似文献   
164.
乌贼算法是一种新型的启发式仿生优化算法。提出了一种基于乌贼算法的无人机航迹规划算法。所构建的概率地图采用概率密度函数来对各种威胁源进行建模,非常适合表述战场环境的不确定特性。乌贼算法与传统的启发式算法相比,拥有更快的收敛速度。在此基础上设计的基于乌贼算法的概率地图航迹规划算法能够有效的缩小概率地图的规划空间,使得航迹规划搜索范围减少、时间缩短。仿真实验表明,该方案比传统概率地图航迹规划方法更能满足无人机航迹规划的要求。  相似文献   
165.
基于改进进化算法的无人机航迹规划   总被引:2,自引:2,他引:0  
基于进化算法的无人机航迹规划已经得到了广泛的研究;但是由于其进化算子的多样化,还存在许多不足之处。针对现有进化算法的缺点引入一种新的坐标系,提出了一种定向进化策略,使每个航迹点根据具体情况进行定向变异。为了测试改进算法在航迹规划中的避障能力,进行了一系列的仿真实验。仿真结果表明基于改进进化算子的进化算法在无人机航迹规划应用中具有很大的优越性。  相似文献   
166.
根据矢量格林恒等式,得到了大平面边界上各点磁场的矢量积分关系,进而找到了大平面内测量磁场和未知磁场的积分关系,通过边界剖分离散化形成线性方程组,求解得到未知磁场,达到磁场延拓的目的.延拓得到的大平面磁场能够提高远场磁场的计算精度.实验算例证明了该延拓方法的有效性,表明利用该方法能够较准确地由小范围测量磁场延拓得到大平面...  相似文献   
167.
无人机航迹规划是无人机研究领域中的重要方面,也是自主系统中不可分割的一个整体部分.文章在前人研究基础上,提出了一种基于有威胁情形中固定翼无人机的航迹规划优化模型.此模型对飞行航迹进行航迹平滑处理时,提出了一种基于微分几何原理的约束条件改进策略.  相似文献   
168.
为解决在密集目标环境和出现交叉航迹的情况下,航迹的统计关联方法关联正确概率降低,不能准确地对目标航迹进行正确相关的问题,根据传统的模糊双门限航迹关联方法,将非隶属度函数引入其中,提出了一种基于直觉模糊的双门限航迹关联算法。根据关联特点,确立了隶属度函数和非隶属度函数;利用蒙特卡洛仿真,对2部雷达观测的存在交叉的航迹进行关联,并与传统的模糊双门限航迹关联算法进行了对比,结果表明:在密集航迹情况下,该算法相比传统的模糊双门限航迹关联算法正确关联概率从45.1%提高至49.8%,该改进算法能够更好地适应密集航迹的关联。  相似文献   
169.
针对传统算法在临近空间高超声速目标航迹起始中存在的问题,提出了一种可行的多规则快速航迹起始方法.在分析临近空间高超声速目标特性的基础上,首先通过高度约束和速度约束减少杂波干扰,建立可能航迹,然后利用速度约束和加速度约束建立候选航迹,最后通过角度约束来剔除V字形航迹和确定真实航迹,并进行了Monte Carlo仿真.结果表明:该方法能够在杂波环境下对临近空间高超声速目标进行航迹起始,并且正确航迹起始概率高,虚假航迹起始概率低,平均航迹起始时间短,具有较好的工程应用前景.  相似文献   
170.
基于改进粒子群算法的对地攻击最优航迹规划   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出了一种基于粒子群算法的战斗机空地攻击航迹规划模型,针对传统算法收敛精度低的问题,基于算法参数和迭代公式做了改进.通过构造战斗机作战攻击中面对敌防空火力、地形等威胁要素和战斗机技战术性能等各种约束条件,设计了一种适用于战斗机航迹性能评价函数作为粒子群的适应度函数,用VC++.NET进行算法仿真并将最优航迹在MATLAB中显示.仿真结果表明:改进后的粒子群算法规划出的最优航迹能较好地实现威胁规避,较传统算法收敛精度高,运算速度快,满足了战斗机机动性能约束和航程较短要求,且规划的效率和精度较高.  相似文献   
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