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水下多目标跟踪的网络层次决策方法 总被引:1,自引:0,他引:1
水下多目标跟踪逻辑与决策是水下航行器多目标跟踪中需解决的技术难点.目前用于水下多目标跟踪决策的方法都假设各个决策因素相互独立,而实际上水下多目标跟踪决策的因素之间存在着相互影响.本文根据这一特点,建立了水下多目标跟踪决策的指标集和相应的ANP决策模型,提出了基于ANP的水下多目标跟踪逻辑与决策方法.该方法将水下多目标跟踪决策的指标集纳入网络层次结构模型,并通过模型解算得到优化的多目标跟踪决策,具有决策结果比现有方法更加合理、稳健的特点.仿真结果表明该方法是在多目标跟踪决策因素之间存在相互影响情况下解决水下多目标跟踪逻辑与决策问题的有效方法. 相似文献
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统计能量法(SEA)在航空航天和船舶领域进行动力学环境预报方面有着广泛应用,适用于大型、复杂结构与高频率激励环境.但该方法在计算中低频振动噪声时,由于众多子系统动力特性差异,动力响应计算将产生很大误差,出现SEA失效问题.近年来出现的FE-SEA混合模型方法可有效解决这一问题,并能实现大型复杂结构的全频域一体化建模,在统一平台上进行低频、中频和高频计算及结果输出,简化建模和不同软件下模型转换,是非常适用于工程的一种方法.本研究探索采用具有上述功能的VA One软件进行舰艇基座全频域混和法动力学预报,这是国内外的首次探索,具有重要学术与工程价值. 相似文献
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基于选择性合并频率分集的多载频盲均衡算法 总被引:1,自引:0,他引:1
水声信道的多径传播和衰落特性常在接收端引起码间干扰,严重影响了水声通信质量.为了减少码间干扰,提高通信质量,在分析频率分集技术和常数模盲均衡性能的基础上,提出了一种基于选择性合并频率分集的常数模盲均衡算法(SC-CMA).该算法利用了频率分集来减少衰落的影响,克服码间干扰,具有收敛速度快、均方误差小的特点.计算机仿真结果,验证了该算法的有效性. 相似文献
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神经网络分类器在舰船辐射噪声分类中得到了广泛的应用.针对神经网络分类器的设计困难,提出一种基于进化规划算法的设计方法.在该方法中,进化算法的适应度函数不是取为神经网络分类器对训练样本的识别率,而是对训练样本的可分性和聚合度同时考虑,这样能够在保证识别精度的前提下,使网络分类器具有良好的泛化能力,而且该方法不仅能够对待识别的样本进行离线学习,也能够在线学习.使用该分类器对舰船辐射噪声进行分类识别试验,结果表明该方法设计的分类器具有良好的性能. 相似文献
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