基于视觉范围的自适应阈值DR模型研究

在介绍DR模型在分布交互式仿真中应用的基础上,分析了视景仿真中当前几种DR模型在解决运动实体"跳动"问题时所具有的局限性;提出了基于视觉范围的自适应阈值DR模型的数学建模理论基础和建模方法,并利用视景仿真系统Vega中的接口函数给出了相应实例;结果表明该模型不仅能有效抑制运动实体的"跳动",而且对提高整个仿真系统的效率也具有积极作用。     

可变精度粗糙集模型区间约简

本文对可变精度粗糙集模型约简异常进行了深入研究,通过引入条件类包含度阈值的概念,描述了包含度与分类率的区间关系,分析了包含度区间的动态变化和正区域变化引起的约简异常,提出了消除异常的区间约简基本思想,并构造了区间约简算法,完善了可变精度粗糙集模型的约简.     

基于粗糙集理论与贝叶斯网络的超视距空战战术决策

基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种超视距空战战术决策的新方法.利用粗糙集理论实现对专家知识的约简和空战态势信息集的压缩,提取了超视距空战战术的最小决策信息集,基于最小决策信息集的贝叶斯网络模型可以降低网络结构的复杂性;同时利用贝叶斯网络实现了超视距空战战术的概率决策推理.最后,进行了实例分析,决策推理结果表明该方法的正确性以及在不确定环境下的有效性.     

宽带一维像雷达单脉冲跟踪建模仿真

宽带成像雷达通常采用窄带跟踪和宽带成像分时交替进行,这样势必造成雷达资源浪费.为了有效利用雷达资源,一旦窄带跟踪到目标后,雷达可以转入宽带一维成像与单脉冲跟踪.研究宽带一维像单脉冲跟踪模型,给出了高速运动目标宽带线性调频信号回波模型,根据该信号是同调频率的多分量信号的特点,将Radon模糊图变换法应用于调频率估计和一维像运动补偿,并给出了宽带一维像的测速、测距和测角模型.一维像的目标连续定位跟踪可以增加目标跟踪数据率,提高宽带雷达对机动目标跟踪能力.仿真结果验证了宽带一维像目标单脉冲跟踪技术的可行性和跟踪精度.     

基于路段速度区间的干道协调控制模型研究

传统的干道协调控制模型均以路段的平均速度或设计速度为前提设计绿波协调控制方案,但路段实际车速受驾驶员行为、车辆汇入汇出、公交车进出站台等因素影响,往往无法用单一的数值去衡量,实际速度应有一定的波动区间.论文以传统的混合整数线性规划模型为基础,通过分析路段最小速度和最大速度对带宽的影响和要求建立了基于路段速度区间的干道协调控制模型,并通过与其它两种主流方法进行对比说明了模型的有效性.最后,通过仿真验证说明在路段速度处于一定的区间时该模型优化得到的控制方案对车流的排队长度、延误时间和停车次数有显著的改善.     

利用目标方位信息改善雷达距离像识别性能

由于雷达的高分辨距离像对方位变化非常敏感,模板库中对每个目标都必须按较小的方位范围建立所有有关方位的模板。如果能够得知目标的大致方位角,可以缩小搜索范围,减小运算量。具体研究利用目标方位信息对识别率的影响,发现测试样本在类内匹配时,总是与附近方位的模板距离最小,而在类间匹配时,"最佳匹配"的经常是不同方位的模板,因此,利用目标方位信息基本不改变类内距离,但可以增大类间距离,从而提高识别率。仿真结果表明,利用方位信息是雷达目标识别的有效措施。     

全变化参数的中位值-极差联合控制图

根据Costa的全变化参数的均值控制图,设计全变化参数中位值-极差联合控制图,记为CVPx-R.将其与静态的中位值-极差联合控制图及其他动态的中位值-极差联合控制图做了比较.数据显示所设计的CVPx-R能较快发现过程的变化.     

空空导弹攻击超视距空中目标仿真研究

通过对超视距空中机动目标的分析和合理的假设之后,提出了用空空导弹攻击超视距空中目标的基本模型。从建立目标机、空空导弹、载机的适当坐标系入手,分别给出了目标机、空空导弹及其制导模型、载机的运动模型。建立所给定空空导弹攻击系统的总体模型,对空空弹采用扩展比例导引算法,利用最优控制理论导出最优导引律。经仿真验证证明在作战飞机常用的作战高度、空战速度范围内,用远程空空导弹来攻击超视距空中目标是完全可以实现空中防御的。     

基于模糊函数构型的动目标探测波形设计

针对工程中常规雷达波形存在距离旁瓣高、抗截获性差、多普勒容许性差等问题,本文借鉴噪声波形与线性调频(linear frequency modulation, LFM)波形联合思路来探测非合作动目标,即约束波形恒模条件下,利用相位尺度因子来考虑LFM波形与噪声波形的相位部分,构造恒模化的LFM-噪声复合波形;进而在模糊函数图及主优化算法(majorization-minimization, MM)体制下利用先验知识映射模板实现对特定距离-多普勒区间的波形优化,将该二维旁瓣抑制问题分步转化为多维求解问题,通过选取两次逼近函数来逼近原优化问题的解域,并在算法的每一次迭代中加入级联松弛-缩放步骤、相位校正步骤,使之加快算法迭代收敛效率,获得波形兼具低旁瓣、低截获及多普勒容许性。仿真表明:所提基于相位修正的松弛加权MM复合波形设计算法收敛迅速,相比常规算法具有明显的性能优势。     

基于复值HRRP CICA特征的多方位SAR目标识别

提出了一种基于雷达目标复距离像复值独立分量分析（complex independent component analysis, CICA）的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）目标多方位散射特征提取和识别方法。根据雷达目标散射机理,将目标高分辨率复距离像建模为多个散射中心的复相干叠加。在分析复距离像的基础上,采用CICA方法实现了距离像中每个散射中心响应的分离。针对每个散射中心响应,利用高阶矩方法提取特征矢量。分类器基于隐马尔可夫模型（hidden Markov model, HMM）设计。采用美国运动和静止目标获取与识别（moving and stationary target acquistion and recognition, MSTAR）计划公开发布的目标实测数据进行算法实验,实验结果说明了提出方法具有较好的识别率。