应用于水下防御的小目标动态多属性威胁评估

面向近海水下防御的信息融合,提出一种危险小目标的动态多属性威胁评估方法。通过对典型目标的特性分析,构建了威胁评估指标体系。利用K均值聚类为各规范化指标添加威胁度标签,从而生成指标值-威胁度样本。基于此,将指标威胁隶属度函数的确定和计算转化为径向基函数神经网络的训练和预测,连接权值及偏置等网络参数利用量子粒子群优化算法求解,目标属性及时间序列的权重分别由熵权法和正态分布累积函数计算,应用逼近理想解排序法得到目标威胁度。算例分析中,通过专家评分和对比实验验证了所提方法的有效性和可靠性。

摄像机定位深度误差修正方法

为了提高机器人辅助外科中手术导航系统的定位精度,首先通过多方面的视觉定位误差产生的原因和实验研究获取的误差统计结果的分析,得到了空间误差分布图.然后研究了模糊推理和遗传算法改进神经网络的两种误差补偿方法,并分别对摄像机定位深度方向进行误差修正.实验结果表明,当使用模糊控制进行误差修正后,误差补偿结果得到了很大的改进;采用遗传算法改进人工神经网络,极大地提高了网络学习性能,具有较强的拟合能力,能对深度误差作出精确的预测,进一步提高了神经网络的补偿效果.遗传算法能快速减小搜索范围,而人工神经网络算法则具有局部搜索效率高的特点,将两者结合起来可以提高补偿效果的整体性能.

浅海主动声呐最佳工作深度研究

声呐作用距离是评估和预报声呐性能的重要指标。由于浅海环境复杂,确定主动声呐的工作深度,使探测距离达到最远,是充分发挥声呐性能的关键。通过射线声学理论进行声场仿真,利用声呐方程建立声呐探测距离模型,根据传播损失与声呐优质因子的关系得到不同声呐工作深度对应的探测距离。结果表明,在不同的声速剖面下,声呐在海底的工作深度不同,其对目标的探测距离会有很大不同。找到最佳的探测距离对应的工作深度,能够保障声呐的最优探测能力。

面向水声探测识别的小目标特征提取研究进展

在水下防御的决策过程中,对蛙人、潜航器等入侵小目标的类别辨识直接关系到指挥控制系统对人员和武器的分配,并影响战斗走势。介绍了蛙人探测声呐研制进展、水下小目标探测识别框架。围绕特征提取这一关键技术,分别述评了回波类和噪声类的常见特征。分析了该领域面临的挑战,并展望了可行的研究方向。