基于群体进化策略的电磁态势预测

针对战场电磁态势预测问题,基于群体智能优化算法的可靠性与全局性等特点,提出了一种利用融合Cholesky因子更新的CMAES算法优化的RBF神经网络方法,利用在CMAES算法中添加Cholesky的秩-μ更新来提高算法的速度和准确度,提高网络学习的效率与预测精度。仿真实验验证了该方法可以有效提高电磁态势的运算速度与精度。

基于改进Markov预测算法的电磁态势预测技术

在目前的电磁态势预测训练系统中,电磁态势预测算法作为训练辅助对参训人员的行为校正起到重要作用。当前在电磁态势预测方面主要运用Markov预测方法对电磁态势频谱数据进行处理,该方法预测准确率和真实目标值之间存在较大差异。为解决这个问题,提出模糊C聚类方法和Markov预测方法相结合的改进Markov预测算法,并将该方法运用在电磁态势预测模拟训练辅助模块中,可以将预测准确率提升到90%左右,为训练高效、有序的进行提供有力保障。

UTD中介质圆柱在城市电磁态势仿真中的应用

在高频情况下,城市中的一些障碍物由于其波动性会对电磁态势预测产生不容忽视的影响。本文使用UTD方法中的介质圆柱模型模拟城市环境中的树木植被。该方法完成基本的射线寻迹,通过对比金属圆柱修正介质圆柱UTD射线场的求解,并与城市环境模型结合仿真计算了树木存在下的电磁分布,在300MHz下取得了比较理想的结果。与HoMOM的对比说明了本文方法的正确性和低耗性。

战场电磁环境仿真系统设计

研究了基于地理信息的战场电磁环境仿真软件系统,设计了战场电磁环境仿真系统的总体构架和系统模块组成,重点分析了主程序模块、电磁场绘制模块、单点电磁计算模块、大规模电磁计算模块的组成和仿真流程,根据地理信息数据和辐射源配置情况计算电磁场的空间分布,实现了地理环境构建、电磁环境预测和可视化功能。