改进的基于“当前”统计模型自适应滤波算法及其在航迹预测中的应用

基于"当前"统计模型的模糊自适应(FACS)滤波算法利用机动目标"当前"加速度调整加速度极限值,实现了对一般机动目标的有效预测;但是在预测强机动目标时却存在较大的预测误差。为了解决这一问题,引入强跟踪滤波器(STF),提出了一种新的自适应滤波算法STF-FACS。该算法根据滤波残差实时调整卡尔曼滤波增益,提高了对强机动目标的预测能力;同时保留了FACS算法对于一般机动目标的预测性能。最后,对强机动目标分直线机动和转弯机动,分别进行航迹预测仿真。仿真结果表明,对弱机动目标进行航迹预测时,两种算法的预测效果相当;对强机动目标进行航迹预测时,STF-FACS算法无论是在动态时延和预测精度方面都比FACS算法要好。     

基于改进遗传算法的最快爬升航迹的优化分析

主要介绍一种基于改进遗传算法的优化技术,利用遗传算法优越的全局搜索的能力,研究了飞行性能中的最快爬升性能.使用改进遗传算法对快升航迹和最佳爬升速度进行了寻优优化,对遗传算法优化快升的航迹和接近最快爬升方式的航迹进行了对比,表明,以遗传算法优化的快升航迹进行爬升,飞机可以最快的爬升到巡航高度.而且本算法以及程序具有一定的通用性适用于其它求最佳轨迹爬升的航迹优化.     

遗传算法在航迹优化中的应用研究

提出一种基于遗传算法的航迹优化方法．主要是用遗传算法设计优化了一类巡航导弹航线．在此过程中根据所设计航迹要满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件,对航迹优化提出了一种算法和一个航迹规划代价评判模型．建立了一个基于VC^＋＋和MATLAB软件平台开发的巡航弹航迹优化仿真软件．经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好,具有一定的理论和使用价值．     

基于Backstepping的非线性船舶航迹跟踪控制器设计

针对船舶动态存在大惯性、时滞、非线性等特点,和船舶航行中易受海风、海浪、洋流等环境因素的影响的问题,考虑三自由度非线性船舶运动数学模型。基于Backstepping设计思想,设计了具有全局渐近稳定的船舶航迹跟踪控制器。Simu-link仿真结果表明,船舶实际航迹能够跟踪期望航迹,达到了满意的控制效果,验证了所设计控制器的有效性。     

面向战役级目标态势生成的航迹关联算法

针对战役级目标态势数据量大、信息源数量多、采样频率各异、探测误差差异大、目标属性特征存在误判等问题,基于多尺度航迹聚类提出了一种面向战役级目标态势生成的航迹关联算法.首先利用等距滑动窗口均值滤波剔除目标异常数据点、降低传感器误差引起的数据抖动,重新估计目标航速和航向;然后综合目标量测数据的多维特征提出了一种轨迹相似性距离;最后基于该距离,分阶段进行基于多粒度网格聚类的粗聚类和基于密度聚类的精聚类完成目标数据关联判断,综合聚类结果和离群点得到关联结果.实验表明:提出的方法在战役级目标数据环境下,数据处理容量、关联正确率、身份异常稳定性等方面较现有航迹关联算法有一定的提升,适用于战役级目标态势生成应用.     

舰船特装器材多目标优化配置方法

 针对舰船海上执行任务期间随舰特装器材的保障问题,研究了特装器材的多目标优化配置方法。结合舰船特装器材保障的实际特点,以器材的体积、质量、费用为约束条件,以保障概率和利用率为优化目标,建立多目标多约束特装器材优化配置模型,并改进多目标粒子群算法,保证全局范围粒子多样性,避免算法过快收敛,以求得全局最优解。通过实例对比改进粒子群算法与标准算法的计算结果,分析不同指标权重比组合下的最优配置方案、不同约束条件下的多目标变化趋势,证明了改进粒子群算法的稳定性和多目标优化模型的实用性。     

具备有限维修能力的舰船编队保障方案优化

以舰船编队维修保障资源优化为研究背景,在VARI-METRIC理论基础上,拓展了“无限维修总体”的假设条件,根据M/M/c排队论,建立了有限维修能力约束下的舰船装备可用度评估模型。以保障费用为优化目标,在装备可用度指标约束下,采用边际优化算法,对出航前舰船编队维修保障资源进行综合优化。通过任务想定,给出了优化结果,并对其进行了分析,结果较为合理。研究结论能够为装备保障管理人员制定保障方案提供决策支持。     

基于拓扑预测与GM组合模型的舰船运动预报

针对舰船运动系统的复杂性及非线性,提出采用灰色拓扑预测模型、GM（1,1）模型建立舰船运动的单项预测模型,并对各单项模型的优缺点进行了比较分析．采用标准差法建立基于拓扑预测与GM（1,1）模型的舰船运动组合预测模型．结果表明,组合预测模型的预测精度高于各单项模型的精度,该组合模型可作为提高舰船运动数据预测精度的有效工具．     

改进的相位梯度法解电离层相位污染的方法

为了修正由电离层时变特性而引起电波信号相位的污染,研究人员开发了大量的算法对回波信号进行去污染。相位梯度法解相位污染是目前一种主要的解电离层相位污染的算法,但是该算法在提取一阶Bragg峰的问题上缺乏自适应的提取算法。在相位梯度法的基础上利用局部熵最小算法和基于功率比的滑窗自适应信号提取算法来其进行优化,利用仿真信号对两种改进算法和原有相位梯度算法进行验证比较。结果表明两种改进后的算法提升了解电离层相位污染的性能,同时提升了整个解相位污染方法的自适应性。此外,根据仿真实验的结果,当信号离Bragg峰更近时,功率比算法优于局部最小熵算法,当信号远离Bragg峰时,两者效果基本一致。     

基于显著性检测的红外舰船目标检测识别技术

为有效解决舰船目标的检测与识别问题,提出一种基于显著性检测和Hu不变矩的红外舰船目标检测识别方法,首先使用中值滤波、维纳滤波及灰度非线性变换去除噪声,增强对比度,然后利用Itti算法模型进行显著性检测,针对检测分割后的舰船目标提取几何特征、灰度特征和Hu不变矩特征进行综合识别.经大量仿真实验证明,此方法具有较高的检测识...