导读:本文包含了编队目标论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:目标,舰艇,模型,网络,航迹,无人机,孔径。
编队目标论文文献综述
崔畅,胡程,董锡超[1]（2019）在《基于GEO SAR编队飞行的动目标检测》一文中研究指出地球同步轨道合成孔径雷达(GEOSAR)编队飞行,是指2个或2个以上的搭载了合成孔径雷达的地球同步轨道卫星协同工作,组成一颗大的"虚拟卫星",进而完成多项任务并降低风险。GEOSAR编队飞行形成的多通道可以用来进行动目标检测。空时自适应处理(STAP)在空-时二维平面上抑制杂波,完成强杂波背景下的动目标检测。在传统STAP算法的基础上,提出了基于GEO SAR编队飞行的对地面运动目标检测的方法,并通过仿真分析了该方法的性能。(本文来源于《太赫兹科学与电子信息学报》期刊2019年04期）
易文,雷斌[2]（2019）在《群体无人机跟踪目标编队控制仿真》一文中研究指出针对群体无人机跟踪目标编队控制问题,在只有部分无人机能访问到跟踪目标时变参考状态信息的情况下,为了保证无人机的信息状态最终依然能达成一致而且实现编队队形,在一致性跟踪理论的基础上提出了一种新的分布式无人机跟踪目标编队控制策略,该策略将无人机描述为二阶动力学系统,采用相对位置偏差描述队形,使用代数图论描述无人机之间的通讯关系,在该策略下,即使有一个或多个无人机和跟踪目标之间出现通讯故障,依然可以实现稳定编队队形,最后通过仿真验证该控制策略的有效性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年08期）
王刚,汪秋莹[3]（2019）在《利用JPDA进行编队目标的多雷达航迹关联应用研究》一文中研究指出航迹关联是航迹融合中的关键步骤。在对同一编队内多个目标进行多雷达航迹关联时,受系统误差残差的影响,航迹关联正确率无法满足使用要求。为了解决此问题,文中在多雷达航迹关联过程中引入JPDA算法,通过选择合理的联合事件来计算航迹关联似然值,并构建系统仿真模型,针对工程实用的经验JPDA和次最优JPDA算法进行了分析,通过比较原始的航迹关联结果和分别加入两种JPDA算法后的航迹关联结果,能够表明JPDA算法对于编队多目标环境下的航迹关联正确率有较好的提升作用。(本文来源于《现代雷达》期刊2019年04期）
孙海文,谢晓方,孙涛,张龙杰[4]（2019）在《小样本数据缺失状态下DBN舰艇编队防空目标威胁评估方法》一文中研究指出针对海上编队防空目标威胁评估过程中样本数据量较少且易缺失、已有评估方法过多依赖专家经验以及难以进行时间序列上动态评估的问题,提出了基于约束参数学习的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,DBN)威胁评估方法。采用AR(p)模型预测时间序列上的缺失数据,从而获得完备的小数据集样本;在此基础上,根据专家经验构建合理的参数约束模型;进一步利用贝叶斯估计进行参数学习;将学习得到的参数代入DBN中,推理求出威胁评估结果;引入效用理论对威胁评估结果进行排序。仿真实验表明该评估方法在小样本数据缺失状态下目标威胁评估的结果合理,准确性高。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年06期）
陈龙,马亚平[5]（2019）在《航母编队反潜目标识别和威胁评估仿真》一文中研究指出采用贝叶斯网络模型对目标识别、威胁评估是一种有效的定量分析方法。这里首次将贝叶斯网络模型运用到航母编队作战决策中识别水下目标和评估威胁等级。结合部队实际情况分别构建目标识别和威胁评估贝叶斯网络模型;基于部队实践数据、院校专家和查阅资料构建符合实际情况的条件概率表;最后通过仿真实验对水下目标进行识别和评估威胁等级,对比部队相关数据验证了贝叶斯网络对航母编队目标识别和威胁评估的有效性,能够为航母编队指挥员反潜作战提供一定的辅助决策。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年03期）
王市辉,代冀阳,蒋沅,吴歇尔[6]（2019）在《多无人机协同编队飞行目标跟踪控制仿真》一文中研究指出对多无人机的编队飞行目标跟踪控制进行了研究,解决了无人机构成并稳定保持队形的同时避开威胁飞行的问题。针对多无人机编队过程中只能被动接收长机的信息,不能主动跟踪长机进行编队飞行的情况,采用滑模控制理论分别设计了编队控制器,并利用李雅普诺夫函数证明了控制器的稳定性,同时,针对多无人机形成期望队形后无法成功避开威胁的情况,考虑了多无人机编队飞行区域的存在,采用人工势场法对多无人机编队的飞行路径进行实时规划。通过对控制方法的仿真,得到无人机编队的合理飞行路径以及无人机在目标跟踪过程中状态趋势,结果证明了控制方法的可行性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年02期）
许亚杰[7]（2019）在《面向水下失事目标搜索的UUV编队规划方法研究》一文中研究指出近年来,海洋失事频繁发生,如何利用现有的搜索设备开展较有效率的水下搜索工作成为一项亟待解决的问题。作为海洋力量倍增器的水下无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)被视为解决该问题的重要工具,尤其是随着UUV编队概念的提出及发展,更是为UUV参与在内的水下搜索工作提供了新思路。因此,本课题将针对UUV编队间的搜索任务规划展开研究,使其能够快速高效完成水下失事目标的搜索工作。在解决面向水下失事目标搜索的UUV编队任务规划问题时,首先根据搜索流程将其分为广域粗扫以及局部精搜两个阶段,并以此为基础开展了有关UUV编队广域目标搜索算法、UUV编队海底精细覆盖搜索算法等方面的研究。本文完成工作如下:首先,对UUV编队水下失事目标搜索问题进行分析,描述了搜索流程并制定了搜索方案,提出了面向黑匣子的广域搜索及面向残骸的精细搜索,利用黑匣子的发声特性进行广域搜索工作并由此确定核心搜索区域。对搜索相关要素进行数学建模,包括搜索区域模型、UUV编队体系结构及运动学模型、搜寻黑匣子信号的被动声呐模型、收集环境信息的前视声呐避障模型、用于覆盖成像的侧扫声呐模型以及编队间的通信模型。其次,对搜索流程中的广域搜索问题进行描述和需求分析,提出了基于改进生物启发算法的UUV编队广域搜索算法。在栅格法构建地图的基础上加入生物启发神经网络算法,该算法将神经元与栅格单元一一对应,将栅格单元的声呐信度函数赋值给神经元,根据神经元的输出活性值判断下一时刻的搜索点。此外,针对黑匣子的发声特性提出主、被动声呐同时工作的搜索思想,并针对该种搜索方式的特点提出了更具工程实用性的改进算法,使得UUV编队在执行任务的时候缩短搜索路径,减少拐弯次数,降低能量消耗,实现UUV编队在栅格地图中的快速黑匣子搜索,并根据搜索结果确定核心搜索阶段的任务区域,仿真结果表明了提出算法的有效性。然后,针对精细搜索阶段的区域覆盖问题提出了适用于分布式系统的分区覆盖搜索思想。将区域覆盖问题分为分区问题和覆盖问题进行研究,将搜索区域按照Voronoi分区原理进行初分配,并利用基于平衡原则的任务分配算法实现区域的再分配,实现每个UUV任务区域负载的均衡一致性。分区之后再利用基于改进栅格信度函数的覆盖路径规划算法,完成UUV编队在小范围区域内较高覆盖率的覆盖工作,且能保证UUV在陷入障碍物死区时较为快速地逃离死区。最后,基于Matlab的GUI设计,完成了UUV编队搜索水下失事目标的系统搭建。将本课题中所涉及的广域搜索及精细搜索进行封装集中,通过界面按键实现程序库中的相关函数的调用,进而完成UUV编队搜索的仿真过程。并针对不同搜索阶段设计不同的仿真案例,验证本文所做研究的有效性。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-01-01）
王朝辉,韩贺勤[8]（2018）在《舰艇编队协同防空目标最优分配算法》一文中研究指出传统的舰艇编队协同防空目标最优分配算法存在效率低的缺陷,为此提出舰艇编队协同防空目标最优分配算法。通过分析得出影响防空目标最优分配的因素主要为:距离因素和角度因素。根据防空目标最优分配的影响因素对舰艇编队协同防御能力进行动态计算。设计最优分配算法流程,计算出舰艇编队的最佳防御位置,通过算法公式得到分配的最优解,即舰艇编队的最优距离与角度,实现了舰艇编队协同防空目标的最优分配。设计实验对设计的分配算法有效性进行验证,实验结果显示,设计的舰艇编队协同防空目标最优分配算法比传统分配算法的效率提高了20%,说明该算法具备极高的有效性。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年24期）
杨璐,刘付显,张涛,朱丰[9]（2019）在《基于组合赋权TOPSIS法的舰艇编队空中目标威胁评估模型》一文中研究指出针对现有舰艇编队空中目标威胁评估的指标权重确定不合理的问题,在给定改进指标的基础上,分别运用区间层次分析法(IAHP)和熵值法得到组合权重,从而确定威胁评估的指标权重。结合舰艇编队的特点,利用改进的TOPSIS法构建了舰艇及舰艇编队空中目标威胁评估模型,该模型适用于协同作战环境下的舰艇编队对空中目标的威胁评估。最后,利用仿真案例进一步验证了该模型的有效性。(本文来源于《电光与控制》期刊2019年08期）
孙海文,谢晓方,孙涛,张龙杰[10]（2018）在《基于DDBN-Cloud的舰艇编队防空目标威胁评估方法》一文中研究指出海上编队防空作战中,针对来袭目标威胁评估过程中不确定性因素较多、观测数据易缺失以及已有评估方法难以考虑动态威胁态势的问题,提出了基于离散动态贝叶斯网络-云模型(discrete dynamic Bayesian networks cloud,DDBN-Cloud)的威胁评估方法。通过分析来袭目标特征,构建了目标威胁评估体系;为避免节点威胁属性值在小范围内连续变化所引起的重复计算,采用模糊逻辑理论将体系中的连续型变量转化为离散型变量;针对评估过程中指标数据缺失问题,采用前向信息修补算法进行信息预测修补;采用证据可信度对不确定性节点的先验概率进行赋值,使得贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数更贴合实际;最后,利用云模型将得到的威胁评估概率转化为确定的威胁度,实现由定性概念到定量数值的转化,进行威胁排序;仿真实验表明,该方法适用于目标数据缺失时的动态威胁评估,与静态贝叶斯网络-云模型(Bayesian networks cloud,BN-Cloud)法和相对熵排序法相比,其结果更合理,具有一定的实用价值。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2018年11期）
编队目标论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对群体无人机跟踪目标编队控制问题,在只有部分无人机能访问到跟踪目标时变参考状态信息的情况下,为了保证无人机的信息状态最终依然能达成一致而且实现编队队形,在一致性跟踪理论的基础上提出了一种新的分布式无人机跟踪目标编队控制策略,该策略将无人机描述为二阶动力学系统,采用相对位置偏差描述队形,使用代数图论描述无人机之间的通讯关系,在该策略下,即使有一个或多个无人机和跟踪目标之间出现通讯故障,依然可以实现稳定编队队形,最后通过仿真验证该控制策略的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
编队目标论文参考文献
[1].崔畅,胡程,董锡超.基于GEOSAR编队飞行的动目标检测[J].太赫兹科学与电子信息学报.2019
[2].易文,雷斌.群体无人机跟踪目标编队控制仿真[J].计算机仿真.2019
[3].王刚,汪秋莹.利用JPDA进行编队目标的多雷达航迹关联应用研究[J].现代雷达.2019
[4].孙海文,谢晓方,孙涛,张龙杰.小样本数据缺失状态下DBN舰艇编队防空目标威胁评估方法[J].系统工程与电子技术.2019
[5].陈龙,马亚平.航母编队反潜目标识别和威胁评估仿真[J].火力与指挥控制.2019
[6].王市辉,代冀阳,蒋沅,吴歇尔.多无人机协同编队飞行目标跟踪控制仿真[J].计算机仿真.2019
[7].许亚杰.面向水下失事目标搜索的UUV编队规划方法研究[D].哈尔滨工程大学.2019
[8].王朝辉,韩贺勤.舰艇编队协同防空目标最优分配算法[J].舰船科学技术.2018
[9].杨璐,刘付显,张涛,朱丰.基于组合赋权TOPSIS法的舰艇编队空中目标威胁评估模型[J].电光与控制.2019
[10].孙海文,谢晓方,孙涛,张龙杰.基于DDBN-Cloud的舰艇编队防空目标威胁评估方法[J].系统工程与电子技术.2018
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