红外探测系统作用距离试验与评估方法

针对长期以来靶场鉴定试验中红外探测系统作用距离难以准确评估的问题,提出一种利用非典型环境条件下的小样本试验数据进行试验设计和指标参数评估方法。通过对红外探测系统作用距离试验要素的分析,提出并设计均匀设计表进行试验,事后利用试验数据建立作用距离偏最小二乘回归评估模型,并通过实例分析表明了方法的有效性和正确性。     

神经网络在靶场动态精度预测射击精度中的应用

在靶场,动态精度试验可以得到较为充分的样本量,射击精度试验样本量往往相对不足。利用动态精度预测射击精度可以增加射击精度试验样本量,不过如何利用动态精度预测射击精度,一直是靶场舰炮武器系统试验中不易解决的难题。利用神经网络技术,结合靶场试验数据,建立了动态精度预测射击精度的模型,实现了动态精度数据预测射击精度。结果表明,...     

基于偏最小二乘的红外探测设备指标评估方法

针对长期以来靶场鉴定试验中红外探测跟踪设备主要性能指标难以评估的问题,提出了一种利用非典型环境条件下的小样本试验数据进行指标参数评估的方法.通过对偏最小二乘回归方法的分析,结合红外探测跟踪设备的战术指标和工作特点,建立了红外探测跟踪设备偏最小二乘回归单指标评估模型,并通过实例分析表明了方法的有效性和正确性.     

炮瞄雷达试验数据处理中有关问题的探讨

结合炮瞄雷达国家军用标准和靶场炮瞄雷达试验,对炮瞄雷达精度试验数据处理中的误差分组统计方法、样本大小选取和异常数据点处理等问题进行了探讨,并且提出了相应的处理方法     

基于Bootstrap方法的舰空导弹武器系统制导精度评定

针对靶场进行导弹武器系统制导精度评定试验样本少的问题,提出了一种通过仿真提高试验结果评估置信度的数据融合评估方法。对舰空导弹武器系统制导误差产生的原因、误差分布规律进行了分析,给出了基于Bootstrap的制导精度评定方法。     

逻辑靶场实现过程和关键技术分析

逻辑靶场基于公共的对象模型、软件平台和高速通信网络,集成了单个或多个靶场的各种资源,形成逻辑上的大型综合靶场,为联合试验训练提供了多靶场合成能力。提出了逻辑靶场规划、创建、测试和使用的总体技术过程,分析了逻辑靶场对象模型、逻辑靶场对象元模型、中间件、网关、规则和标准、支持工具等关键技术及实现方法,介绍了一种联合试验训练支撑平台,为实现逻辑靶场提供参考借鉴。     

基于AP-SVM模型的装备维修器材需求预测方法

在小样本条件下运用SVR模型预测装备维修器材需求量时,预测效果受随机干扰因素影响较大.为解决这一问题,提出了一种新的AP-SVM模型.首先,运用AP聚类算法对训练数据进行分类,将分类结果作为训练数据训练SVM分类器,并对待测试数据的所属类别进行判断;然后,根据数据类别构建训练向量集,对SVM进行训练,运用SVR模型计算...     

基于不稳定性采样的主动学习方法

传统的主动学习方法往往仅基于当前的目标模型来挑选样本,而忽略了历史模型所蕴含的对未标注样本预测稳定性的信息。因此,提出基于不稳定性采样的主动学习方法,依据历史模型的预测差异来估计每个未标注样本对提高模型性能的潜在效用。该方法基于历史模型对样本的预测后验概率之间的差异来衡量无标注样本的不稳定性,并挑选最不稳定的样本进行查询。在多个数据集上的大量实验结果验证了方法的有效性。     

舰载导弹火控系统精度试验仿真方法

通过对目前靶场舰载导弹火控系统精度试验中存在的问题及不足进行分析,提出运用仿真技术结合靶场精度试验进行火控系统精度和性能评定方法,根据精度试验的内容和目的建立了一系列相关仿真模型,并结合外场试验结果加以对比和验证,以提高试验鉴定的可信度。     

电子靶场中对歼击航空兵战训活动的自动化评估

航空兵在局部战争和武装冲突中的使用经验显示，战斗任务的完成效率不仅取决于武器装备的性能，还取决于机组和战斗指挥人员的战术素养水平。本文针对航空兵试验、训练靶场存在的问题，论证了构建电子靶场的必要性、可行性以及电子靶场的主要功能和目标，提出了电子靶场中对歼击航空兵战训活动的自动化评估方法。这种方法可用于评估自动化系统（电子靶场）目标的掩护结果，也可在构建未来机组作战指挥人员和空勤人员战术综合模拟器时使用。此外，还提出了可对歼击航空兵机组和战术机群行动结果进行实时评估的自动化评估程序和算法模型，下一步将根据歼击航空兵的宗旨，编制自动化评估算法软件。     

一种适合靶场测试装备应用软件的可靠性评估方法

针对靶场测试装备应用软件的可靠性评估问题,提出了靶场测试装备应用软件的可靠性建模过程,以某型CCD弹道相机测量系统主控软件的可靠性评估为例,根据实际收集到的失效数据,建立可靠性评估模型,并对该模型的预计有效性和正确性进行验证.该模型可应用于靶场测试装备应用软件的可靠性评估.     

基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法

针对因深度学习自身局限性和递归预测策略产生的累积误差,导致航迹预测精度不高的问题,提出了一种基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法。首先,引入卷积模块用于提取航迹数据之中具有潜在关联的空间位置特征,利用双向长短时记忆网络提取航迹数据中的时序特征,并实现对空中目标的实时单步预测和多步超前预测;其次,引入整合移动平均自回归为残差修正模型,对实时单步预测产生的残差建模,计算混合神经网络模型多步超前预测时的残差值;最后,将混合神经网络模型和残差修正模型的输出结果进行融合,得到最终的航迹预测值。实验结果表明,该算法大大降低了神经网络因自身局限性产生的误差和因递归策略预测产生的累积误差,能够显著提高空中目标航迹短期预测的精度。     

信息扩散模型的窗宽优化与鱼雷战术效能实验评估

针对海洋环境对鱼雷等武器装备战术效能影响的试验数据和案例样本匮乏等普遍性问题,引入信息扩和模糊映射思想,并基于遗传算法改进和发展了最优窗宽扩散模型。该方法可从有限的试验样本中客观拟合出数据结构信息,进而实现有限数据样本信息的合理扩散。利用该方法进行了基于小样本案例的潜射鱼雷战术效能的海洋环境影响评估的信息扩散建模和仿真实验和对比分析。结果表明,窗宽优化的信息扩散模型可有效改进常规信息扩散模型的评估效果,对武器装备环境影响评估中普遍存在的小样本或信息不完备困难有一定参考应用意义。     

TDPS系统——靶场新的测试设备

TDPS 系统是“雷达指挥仪试验数据录取与处理系统”的简称,是国家靶场委托机械电子部207研究所于一九八五年八月开始研制并于一九八八年十二月经过严格的系统验收,交付靶场使用的。该系统使雷达指挥仪试验数据录取与处理的实时化、自动化向前迈进了一步。下面简要介绍TDPS 系统的用途,组成和特点。     

基于GreyNN模型的无人机需求预测研究

针对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）需求预测问题,建立了灰色神经网络（grey neural network,GreyNN）模型,基于GreyNN模型对无人机需求进行预测。仿真实验结果表明,在小样本贫信息情况下,GreyNN比单一BP神经网络模型和灰色预测（grey prediction）模型预测效果更好,实验验证了方法的可行性。     

多站遥测数据加权融合方法

针对靶场试验中遥测数据融合处理问题,提出了一种多站遥测数据加权融合处理方法。依据对加权融合思想的分析,构建了融合权重与测量精度之间的对应计算模型;依据地面测量站对导弹实测数据的统计分析,构建了测量设备实时测量精度模型。基于典型算例对所提算法进行验证,结果表明所提算法能够较好地解决遥测数据融合处理问题,具有一定的理论意义和较好的应用价值。     

未知非线性系统的神经网络建模与控制仿真研究

针对一类未知非线性系统的建模与控制问题,采用基于神经网络的多步预测控制算法进行了仿真研究,仿真对象选取控制工程界常用的单摆试验装置.该算法的实现步骤为:获取系统开环试验数据;辨识神经网络正向动态模型;设计非线性优化控制律.仿真研究结果表明,所提出的建模与控制方法是有效的.     

靶场光测图像实时判读系统设计与方法

研究了靶场光学测量图像实时判读的若干关键技术,并据此设计实现了一套实时判读解算系统。目标自动捕获、跟踪和判读特征高精度定位是实时判读的难点问题,分别采用了形状相似度分析、在线区域跟踪学习、迭代轮廓匹配定位多判读点等技术;在此基础上,根据实时处理的时效性要求高、可并行程度强以及流程时序严格等特点,采纳分布式架构融合业务流程管理的软件体系结构设计模式,实现了数据与流程的集中管理、多站图像并行判读、数据驱动的解算方法自动选择与友好的用户界面。以航空靶场空中发射试验任务为例,通过实验验证了系统的可行性和时效性。该系统可扩展应用于各类靶场试验,满足用户实时获取并分析武器试验数据的需求。     

开展多靶场联合试验的思考

面对武器装备成体系发展的要求,单一靶场受条件限制很难实现全面有效地考核和检验武器装备及其体系作战效能,多靶场联合试验成为新形势下试验鉴定工作创新发展的必然趋势。分析了开展多靶场联合试验的必要性,探讨了多靶场联合试验的基本内涵和特征;最后,从联合试验理论创新、机制政策建设、联合试验技术突破、靶场任务试点实践等方面,提出了推动我军多靶场联合试验的对策和建议。     

基于灰色Verhulst优化模型的电子装备故障预测方法

针对平均故障工作时间数据样本量少的特点,提出利用灰色Verhulst模型预测电子装备故障;又针对灰色Verhulst模型存在预测精度不高的问题,研究了灰色Verhulst模型参数的优化方法。通过实际试验数据对2个模型进行了仿真验证,并基于灰色关联度对2个模型的模拟预测精度进行了比较分析,结果表明：基于灰色Verhulst优化模型适合于电子装备故障预测,并具有较高的拟合预测精度。