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电子侦察中的目标关联分析.zip

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本资料探讨了在电子侦察领域中如何有效进行目标关联分析，包括信号识别、模式匹配及数据融合等关键技术，旨在提升情报收集与处理效率。 航关联技术文档涉及目标识别相关的内容，适用于方案编写和设计参考。

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  • 电子侦察中的目标关联分析.zip
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    本资料探讨了在电子侦察领域中如何有效进行目标关联分析，包括信号识别、模式匹配及数据融合等关键技术，旨在提升情报收集与处理效率。 航关联技术文档涉及目标识别相关的内容，适用于方案编写和设计参考。
     
  • 无人机侦察区域的多边形覆盖分析
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    本研究探讨了利用无人机技术进行侦察任务时，如何高效地运用算法计算并优化侦察区域的多边形覆盖方案。通过改进路径规划策略，提高覆盖率和减少飞行时间，旨在实现更高效的无人侦察作业。 无人机侦察区域覆盖-多边形区域覆盖 利用无人机进行侦察任务时，可以采用多边形区域覆盖策略来提高效率和准确性。该方法允许操作员定义一个复杂的、非规则形状的多边形边界，以便更精确地指定需要监控或侦查的具体地理范围。通过这种方式，无人机可以根据设定的任务需求优化飞行路径，确保所有重要点位都被纳入侦察范围内，并减少不必要的飞行时间与能源消耗。 这种技术尤其适用于那些具有复杂地形特征或者包含多个关键目标区域的情境下使用，能够显著提升任务执行的效果和灵活性。
     
  • 【无人机侦察】无人机侦察区域覆盖（附带Matlab源码 7583期）.zip
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    本资源提供了一套详细的无人机侦察技术教程及实战案例分析，并包含用于数据分析和处理的Matlab源代码，适用于研究与学习。版本号为7583期。 Matlab武动乾坤上传的视频均有对应的完整代码，这些代码均可运行并经过测试确认有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图； 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据错误提示进行相应修改，或寻求博主的帮助。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放入当前的Matlab工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 如果需要更多服务或帮助，请联系博主。 服务内容包括但不限于： - 提供博客或者资源的完整代码； - 协助复现期刊论文或其他文献中的Matlab程序； - 定制化Matlab编程服务； - 科研项目合作；
     
  • SPSS 中的关联分析
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  • 关于雷达侦察机测频测向方法的研究
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    本研究探讨了雷达侦察机在现代电子战场中采用的测频与测向技术，分析了多种信号检测和定位算法，并提出了优化方案以提高探测精度和效率。 在雷达侦察接收机中实现对被截获信号AOA（到达角）的测量是其基本功能之一。本章首先介绍了几种常用的雷达侦察测向方法，包括振幅法、相位法以及时差法。然而，这些传统测向技术自身的一些局限性限制了它们的实际应用效果。因此，在本章中还介绍了一种数字测向方法——数字波束合成（DBF）测向方法，并指出使用这种数字测向技术是电子侦察领域未来发展的趋势。下一章节将详细讨论DBF测向方法的应用情况。
     
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    本研究提出了一种基于群决策和灰色关联分析的方法，用于在复杂多变的战场上对不同目标的价值进行有效排序。此方法结合了专家意见与数学模型，旨在优化资源分配并提高作战效率。 为应对战场目标种类繁多且信息不完备的问题，本段落提出了一种基于群决策灰色关联分析的新方法来进行战场目标价值排序。首先，结合影响因素构建了评估目标价值的指标体系；然后根据该体系特点引入语言变量，并将其与三角模糊数相对应；接着运用群决策理论对个体专家提供的决策矩阵信息进行整合，形成一个元素为三角模糊数的群体决策矩阵；最后通过灰色关联分析方法建立了相应的数学模型。实验结果表明：此新方法在战场目标价值排序方面具有有效性及可行性。