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公开(公告)号：CN118094929A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410255603.X
申请日：2024-03-06
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种分布式火控系统多样化目标火力自主协同决策方法，该方法将将时间指标引入目标函数，以先期毁伤为火力分配准则，能够同时满足对目标的毁伤概率和毁伤时间要求，实现对目标的尽早有效毁伤，且可将各武器单元的射击时机规划在一个具体的时刻，而不是只将其限定在一个时间区间内。与现有传统火力决策技术相比，本发明所提出的火力自主协同决策方法能够有效适应要地防空和末端防空的分布式火控系统配置需求，不但适用于目前主流的弹炮结合防空火控系统的火力决策，亦适用于单纯的导弹或高炮防空火控系统的火力决策，可保证在期望的毁伤瞬时之前以期望的毁伤概率拦截目标，在毁伤概率和毁伤时机之间实现动态平衡。
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公开(公告)号：CN111460636B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010199440.X
申请日：2020-03-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种不完全量测数据驱动下的机动扩展目标混合交互式强跟踪滤波方法，包括如下步骤：步骤1，建立混合模型集，并确定混合模型集的转移概率矩阵；步骤2，计算交互后子模型滤波器在k采样时刻的输入初值；步骤3，构建子模型滤波器；步骤4，更新k采样时刻模型的模型概率；步骤5，计算k采样时刻的状态估计即协方差，判断终止条件，若目标跟踪过程结束，退出；否则返回步骤2。本发明提出的扩展目标跟踪算法能够有效适应实际工程中的不完全量测环境，具有更高的跟踪精度，且在目标机动时刻，模型切换更快、更准确。
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公开(公告)号：CN111460636A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010199440.X
申请日：2020-03-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种不完全量测数据驱动下的机动扩展目标混合交互式强跟踪滤波方法，包括如下步骤：步骤1，建立混合模型集，并确定混合模型集的转移概率矩阵；步骤2，计算交互后子模型滤波器在k采样时刻的输入初值；步骤3，构建子模型滤波器；步骤4，更新k采样时刻模型的模型概率；步骤5，计算k采样时刻的状态估计即协方差，判断终止条件，若目标跟踪过程结束，退出；否则返回步骤2。本发明提出的扩展目标跟踪算法能够有效适应实际工程中的不完全量测环境，具有更高的跟踪精度，且在目标机动时刻，模型切换更快、更准确。
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