基于毁伤树构建系统目标毁伤评估模型研究

针对系统目标毁伤评估的特点和要求,在分析目标功能结构的基础上,提出了基于毁伤树构建毁伤评估模型的方法。提出的基于目标功能的毁伤评估算法的最大优点在于简化了系统目标毁伤评估的复杂性,将作战效能的获取和毁伤意图有机结合在一起,克服了传统毁伤评估的局限性,为复杂系统目标的毁伤评估与建模提供了新的方法。     

基于遥感图像的舰船毁伤效果评估方法研究

提出了一种基于遥感图像变化检测的舰船毁伤效果评估方法,主要包括图像预处理、舰船检测、毁伤前后目标区域提取、特征提取和分级评估五个部分。研究了目标区域提取和变化特征选取等问题,提取几何特征与纹理特征进行分级评估。基于视景仿真技术进行了舰船毁伤效果模拟,采用模拟的图像进行毁伤效果评估仿真实验。实验结果表明,该方法能有效地实现对海上舰船目标的毁伤效果评估。     

不规则形状目标毁伤效果计算方法

针对不规则形状目标的毁伤效果评估问题,研究了一种基于不规则形状目标灰度图像进行毁伤效果评估的新方法。通过采用不同灰度等级表示目标不同部位的重要性,结合像素点分析法进行蒙特卡罗模拟评估射击毁伤效果,分析了基于灰度图像运用像素点法评估不规则形状目标毁伤效果的基本步骤,并在Matlab软件中通过实例分析进行了仿真验证。仿真结论验证了该方法的可行性和便捷性。     

水面舰船目标毁伤效果评估指标研究

现代条件下的海上作战行动中,对水面舰船目标进行毁伤评估(BDA)的一个重要目的是为制订再次打击计划提供决策参考。根据系统学的原理,对现代水面作战舰艇目标毁伤后的整体作战能力指标进行全方位解析。运用AHP法将系统目标作战能力指标的定量分析与综合毁伤程度评估的定性分析有机结合,从而获得对水面舰船目标毁伤效果的客观综合评价。结果表明,该评估方法简单有效,便于实际应用,其评估结论可作为指挥员决策依据。     

一种电磁脉冲前门耦合效应的事件分解评估方法

电磁脉冲弹是一种利用辐射高功率电磁脉冲干扰/毁伤目标电子系统的新概念武器。为计算电磁脉冲通过前门耦合毁伤目标的效能,提出一种基于事件分解的效能评估方法,按时间序列将前门耦合-毁伤过程分为弹体爆炸辐射电磁脉冲、大气传输衰减、目标系统耦合3个子事件,分别用不同算法计算其发生效能。用该方法对美国MK84导弹搭载的电磁脉冲弹进行评估,得到具有一定参考价值的效能评估值。     

炮兵目标遥感图像毁伤判据的建立与分析

目标毁伤判据是炮兵进行精确毁伤效果评估基础,对评估结果的优劣有重要影响。在分析目标结构、易损性和目标图像特征的基础上,提出了以目标的遥感图像特征为底层毁伤因素的遥感图像毁伤判据建立方法,并建立了毁伤判据。最后,对遥感图像毁伤判据进行了实验验证。实验结果表明,与传统的毁伤判据相比,基于遥感图像的毁伤判据评估结果更加精确,实现了自动毁伤效果评估。     

舰炮弹药对典型舰船目标毁伤效能研究

研究舰炮弹药对典型舰船目标毁伤效能的分析模型及评估方法。建立典型舰船目标功能易损性模型,通过分析舰炮弹药对舰船的毁伤特性,提出可用于计算的重度和中度毁伤判定标准。给出舰炮弹药内爆炸对舱室的毁伤概率计算方法,应用Monte-Carlo方法建立毁伤效能计算模型,编写程序并进行实例计算。结果表明在一定的毁伤等级下,瞄准点设置在中部区域用弹量相对较少,用弹量随落角增大而明显减少,圆概率偏差较大的半穿甲炮弹毁伤舰船所需用弹量偏多,所提出的毁伤效能计算模型具有合理性,可客观、定量评估舰船的毁伤情况,为舰炮弹药对舰船目标的打击方案提供参考。     

战场体系目标毁伤效果评估研究

提出了体系目标的概念,分析建立了战场体系目标的典型结构,并探讨了系统目标毁伤效果评估模型;最后给出了战场体系目标毁伤效果评估的方法步骤。     

相控阵雷达天线辐射的红外成像

讨论在雷达系统状态诊断中，应用红外成像技术与先进的数字处理技术相结合的优点，该技术可以提高系统的备用性和降低军队已普遍使用的相控阵雷达系统的费用，设计方案将产生一个红外场强诊断工具，它能够快速地评估已定型的相近阵雷达性能，此工具与红外成像技术相结合还可隔离不同射频固态辐射设备（辐射阵元），一部安装在飞机上相控阵雷达系统（F-15飞机使用的APG-63雷达系统）产生的RF辐射红外成像，已经在理论上被证明。然而，由于资金的限制，按比例扩大及采用其他可能技术进行评估未能进行。今天，固态相控阵技术已被充分运用在空中和地面雷达系统，对相控阵天线进行“终端至终端”测试的能力能够确定探测性能的下降，便于用场强值去替代有故障的RF辐射设备，减少了对庞大的雷达系统的拆装、运输等各个环节，此外，该技术还可用于初级诊断工具，提高现有补给能力，可以帮助修理厂快速识别/确定故障。在相控阵雷达天线维护的基础研究中，与引入航空电子学自动测试相比较，红外成像技术可以带来一个重大的变革。     

地地战役战术导弹毁伤效能评估系统研究

采用概率密度积分和统计试验相结合的毁伤效能建模方法,构建了地地战役战术导弹毁伤效能仿真数学模型,提出了目标描述模型设计的基本思路,建立了基于弹丸终点效应的毁伤破片场模型,研制开发由射击精度、目标描述、毁伤效果模拟等功能模块组成的软件系统,为作战指挥人员进行地地战役战术导弹毁伤效能评估提供了仿真技术手段,有效提高了地地战役战术导弹的辅助决策水平.     

基于无人水面艇感知网的目标船航迹关联与数据融合

针对现有无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle，USV）在航行过程中感知周围航行目标时出现的数据源单一、数据延迟、数据丢失等问题，提出一种基于USV搭载的航海雷达和全球定位系统（GPS）数据源的USV海上航行目标感知数据融合方法。基于最小误差法提出雷达原始图像数据解析算法，并采用数据剔除、时间空间统一方法完成对目标数据预处理，构建基于欧氏距离和马氏距离的航迹关联算法模型、基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和专家评价法的融合数据权重分配模型。同时，开展USV试验研究，验证整体融合方法。结果表明，目标原始数据预处理方法合理可靠，融合算法稳定可信，可为USV海上航行目标感知、安全航行及快速避碰提供技术和算法支持。     

多传感器目标识别的神经网络与证据理论结合方法

FMM人工神经网络在模式识别和分类中具有独特的优势，D—S证据理论在多传感器决策融合上具有优势。提出了一种FMM神经网络与D—S证据理论相结合的多传感器数据融合目标识别方法，给出计算机仿真结果，表明该方法可以克服单一传感器ATR系统的局限性，提高对目标的识别率和系统的容错性。     

基于数据融合的船舶电网参数测量研究

采用单传感器的传统船舶电气参数测量方法存在很多缺陷，会受到传感器的测量噪声和电网中的电磁干扰等影响，从而影响参数测量的精度和测量结果的稳定性。为此，应用状态估计技术和多传感器数据融合理论，提出了一种新的船舶电气参数测量方法。首先建立电压和电流的状态模型，将其连续的动态方程离散化，用于数字信号处理器（DSP）中。然后采用卡尔曼滤波和无反馈分布式融合来对离散化后的采样数据进行融合，从而得到全局数据融合的最优估计。最后，经过一个周期的采集数据估计值进行有效值计算，在液晶屏中显示出来。与单个传感器的检测方法相比，该检测方法具有更高的精度和更好的稳定性。仿真结果和实验测试结果都证明了本检测方法的有效性和优越性。     

多目标跟踪中的目标位置及速度数据融合

基于多传感器数据融合理论，提出了一种在杂波环境下解决多目标跟踪的方法，即利用位置，速度的融合，得到比较满意的多目标跟踪运动轨迹，给出了有效的融合算法，并进行了仿真，通过仿真可以看出这是一种实用，有效的多传感器融合。     

基于AIS的舰载雷达标校方法研究

雷达标校是战场精确打击和组网雷达数据融合的前提,为提高舰载雷达数据融合的有效性和目标探测精度,文中提出了基于AIS接收标校目标定位信息的舰载雷达系统标校方法,分析了标校的基本原理和主要误差源,详细给出了目标真值的大地测量主题解算方法,最后得出标校理论精度范围,并通过仿真分析得以验证.该标校方法过程简单,操作方便,真值精度高,通用性强,同时适用于静态标校和动态标校.     

雷达网络中的目标属性融合算法

现代战争中,随着导弹武器技术的不断完善和发展,现代军用雷达受到了巨大威胁,单部雷达已经很难适应未来战场的需要,因此雷达联网成为军事预警系统的发展趋势。本文针对雷达网中航迹关联后的数据融合实现问题进行讨论与分析,对该问题进行了数学描述,给出了雷达网中数据融合的实现方法。     

一种基于多频谱特征的舰艇识别方法

多频谱技术是红外探测中的一种重要方法。利用这种方法研究雷达信号的多频谱特征，讨论利用多频谱特征识别目标的方法，并利用神经网络的方法对这种识别技术进行验证，得到了很好的效果。     

基于 Web语义的舰船雷达目标识别系统设计

针对舰船雷达信号目标的识别方式简单、识别度低的情况,文中提出基于 Web语义的舰船雷达回波自动识别系统。因为雷达信号目标特征信息点分散且繁杂,在语义 Web网下取得雷达信号目标图像的数据特征,运用改进 FastICA算法提取特征数据后,通过智能雷达回波视频图像识别系统,对舰船目标图像进行分析。实验证明,基于 Web语义的舰船雷达目标识别系统,能使大量信息被系统充分利用,达到精确识别舰船雷达图像目标的目的。     

基于雷达回波相关特征的海杂波抑制方法

海杂波是影响海雷达工作性能的一个重要因素。在检测和跟踪目标之前抑制海杂波非常必要。通过对海杂波和舰船目标的幅度和相关特性的分析,根据图像分割和形态学滤波原理,从图像处理角度,提出了一种海杂波抑制方法。用实测雷达数据验证了该方法的有效性和可行性。     

基于异类传感器的数据融合系统

运用各种有源和无源探测设备在内的异类多传感器集成提供多种观测数据,同时通过不同传感器之间的关联来提高数据精度,可以得到关于目标的更多特征信息,从而为身份识别、态势估计提供更多的依据.基于异类传感器的数据融合系统实现了雷达、ESM等异类传感器的数据关联与融合.仿真结果表明:系统能提供更高精度的数据,获得目标的更多特征信息,并可对目标实施有效识别.