一类Bellman方程离散问题的解

本文研究了一类Bellman方程离散形式的解,得到了解的存在唯一性的某些条件,提出了一些算法,证明了该算法产生的序列单调收敛于问题的解.     

基于遗传算法的目标轨道测量数据融合处理方法

雷达与光测设备是一种重要的外弹道测量设备,利用雷达与光测设备联合跟踪测量飞行目标,再对测量数据进行融合处理,可以得到高精度的目标轨道参数.本文利用约束样条函数样条理论讨论了多测量设备的误差模型方程,提出了一种改进的遗传算法,利用该算法对多传感器测量的数据融合求解方法进行了阐述,给出了具体的计算步骤.仿真数据实验表明,利用该方法处理多传感器测量的目标轨道数据,可以分离各测量设备的系统误差,降低了随机误差对目标轨道精度的影响,提高了数据处理结果的精度.     

组网雷达测量色噪声数据的Hermite插值融合方法

利用组网雷达测量的色噪声数据融合处理出飞行目标坐标与速度,并估计出各雷达测量误差的有关参数。先根据雷达测量原理建立跟踪数据的色噪声误差模型,利用多雷达观测的色噪声数据序列初步估计目标的坐标与速度初值,再利用Hermite插值法估计目标坐标与雷达测量坐标的偏差,不断改进Hermite插值多项式的系数以及误差模型中色噪声修正系数,提高了目标坐标速度等参数的处理精度。仿真数据实验表明该计算方法稳定可靠,定位精度较高,可以发挥Hermite插值法在色噪声测量数据融合处理中的作用。     

一类拟互补问题的迭代法

本文研究一类非线性算子的拟互补问题,获得了在新的条件下的解的存在唯一性定理,并给出了两个Schwarz算法,所产生的近似解序列单调收敛于真解。     

基于深度神经网络模型的雷达目标识别

根据雷达测量的目标电磁散射面积(RCS)序列,采用深度神经网络模型识别空间飞行目标。首先,阐述了提取RCS时间序列特征的方法,包括均值、均方差及周期特性等特征;然后,给出了深度神经网络模型识别RCS目标的算法;最后,用仿真数据验证该识别方法,数值实验结果表明该方法能较准确识别雷达跟踪目标。