微元内破片平均杀伤概率估算的新方法

本文提供了一种在弹药破片杀伤面积的估算中,求取微元内破片平均杀伤概率估值的新方法,这种方法可以保证在较小工作量的条件下提高估值精度.     

高频速率自适应系统

在短波通信中,采用频率自适应与数据速率自适应是提高通信质量和容量的有效方法之一。本文根据短波信道特点,提出了一种采用 ARQ 纠错、包含信道估值、数据速率可变的新的短波通信系统结构,并对该系统的工作过程、信道估值原理、同步性能等进行了简要的论证和分析。部分电路及软件在实验室进行了验证。结果表明,该系统在短波常用的 WTK 系统中,误码率约改善2～3个数量级,并可用于改良现有的一些短波通信装备。     

用于跟踪机动目标的固定增益的二节估值器

二节α-β-γ估值器被推荐为跟踪机动目标的α-β和α-β-γ滤波器产生自适应增益的一种补充方案。本文的目的是,完成具有二节的固定增益的,可变维数的α-β-γ估值器的设计。二节α-β-γ估值器是由二节的卡尔曼估值器推导出来的,噪音方差化简矩阵和稳态误差协方差矩阵被作为稳态增益的函数。作为滤波器参数选择的步骤也随着对付机动响应的技术和用于置初始值的增益列表技术一起被给出来。常速目标的运动学限制也被结合进二节估值器中,形成α-β-γ估值器。给出了与α-β-γ滤波器性能相比较的模拟结果。     

飞行器状态估值器

飞行器状态估值器是现代火控的重要组成部分。本文根据直升机飞行的特点,提出了一种飞行器状态估值器的设计方法。为了能实时实现,本文采用了固定增益卡尔曼滤波算法。仿真表明,它对直升飞机机动飞行有较高的估值精度,并能在机载计算机上实时实现。     

线性测量海上机动目标状态估值器

本文导出了在惯性坐标系内利用线性测量卡尔曼滤波器(LMKF)来估值海上机动目标的状态估值器。LMKF 可以用于非线性测量条件下的目标状态估值。同时,LMKF 的公式比延伸的卡尔曼滤波器(EKF)要容易推导得多。在飞机坐标系里用蒙特卡罗方法进行了大量的数学模拟。模拟结果表明,两种滤波器的估值误差相同,但是LMKF 只需要比较少的计算量。应用线性测量的方法,导出了在飞机地理水平面坐标系内的LMKF。该滤波器有较高的溶液精度和较少的计算量。     

航空火控系统中的目标状态估值器

本文研究了一套适用于航空火控系统的机动目标状态估值算法。该算法以卡尔曼滤波理论为依据,为了提高估值精度,采用了自适应滤波措施;为了减少实时计算量,采用了滤波增益解析计算措施。对于高速的测量数据采用了数据预处理技术。该算法不需限定目标机动方式,仿真表明:它对非机动目标有较高的估值精度,而对机动目标有较强的适应能力,可以在航空火控系统中应用。     

舰载软杀伤仿真中模型不确定性分析方法研究

舰栽软杀伤仿真系统中,不可避免地存在不确定性因素,分析仿真系统的不确定性是利用仿真系统进行效能评估的关键.研究了BMA方法在模型不确定性定量分析中的理论知识,介绍了软杀伤仿真中反舰导弹捕捉目标的数学模型,并把BMA方法应用到舰载软杀伤仿真系统.通过仿真结果比较,BMA方法的估值精度高,算法简单,计算速度快,BMA方法是分析模型不确定性的有效方法.     

用特殊弹道分离制导工具误差系数并推算正常弹道的制导工具误差

本文讨论了两个问题:(a)在运用验前估值的条件下,用Bayes方法分离特殊弹道的制导工具误差系数,并给出了估值的计算公式及其协方差阵;(b)在(a)的基础上介绍了计算正常弹道下制导工具误差的方法。     

复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求且多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应无迹卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。     

一种新的自变量选择准则

本文提出了一种着眼于提高回归系数估值精度的自变量选取准则,同时给出了相应的算法。     

多方位-初距法解纯方位系统估值问题的优选算法

对纯方位系统估值问题，本文给出了两个优选算法。     

捷联导引头视线转率估计的交互式多模型样条滤波算法

针对捷联导引头测量信息的弹目惯性视线转率估计,提出了一种基于交互式多模型算法的样条滤波方法(IMM-SF)。基于体视线和惯性视线的映射关系解算惯性视线角,将其作为虚拟观测量进行滤波,设置多个过程噪声模型,每个模型分别采用样条滤波器进行滤波,IMM-SF滤波器的估值结果为各滤波器估值的加权综合。该方法不必对目标的未知机动建模,应用更加方便,并且可在交互式多模型算法的框架下自适应地调整滤波器的噪声。Monte-Carlo仿真结果表明该方法可有效估计视线转率,并可提高估值精度。     

一种新的复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求，而多传感器数据更新率不同步的问题，建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制，研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题；提出一种自适应Unscented卡尔曼滤波算法，该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量，通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献，有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证，结果表明，提出的自适应Unscented卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法，能有效提高导弹的制导的解算精度。     

多方位一初距法解纯方位系统估值问题的优选算法

对纯方位系统估值问题,本文给出了两个优选算法.     

方位——频率系统的估值问题

本文用确定性参数计算、最小二乘法、非线性滤波等方法,研究了二维方位一频率系统(简称β-f 系统)的估值问题,讨论了可观测性问题,建立了多种数学模型。研究指出:β-f 系统比纯β系统有较高的可观测程度。且鉴于β-f 系统作用范围远的事实,所以研究它的估值问题意义更为重大。     

使用目标状态估值器提高空对空射击性能

使用卡尔曼滤波器对机载火控雷达及其它传感器提供的数据进行处理,可以得到空对空射击火力控制需要的目标运动信息.通过动态数字仿真比较了前置计算光学瞄准和使用目标状态估值器两种空空射击的火控算法.在具备机载火控雷达的条件下,使用目标状态估值器能够提高空对空射击性能.     

实时磁盘调度算法研究

总结分析了现阶段流行的实时磁盘调度算法,针对磁盘的存储特性,在对任务请求的磁盘访问时间精确预估的基础上,提出了一种新的调度算法-DSJIT(diskjustintime).该算法通过对请求文件在磁盘上分布的预分析得出处理请求所需时间的一个精确预估值,然后根据此预估值再对任务队列进行调度调整,它在保证应用程序对磁盘工作实时要求的同时,尽可能地提高磁盘的吞吐量.最后通过模拟试验,验证了算法的有效性.     

强机动目标的非线性滤波器设计

本文应用Kalman 滤波技术,研究了一套适用于航空火力控制系统的机动目标状态估值算法。文中将目标加速度模型假设为既有依赖状态的系数,又能自动适应目标机动的二阶高斯——马尔柯夫过程。采用非线性滤波理论,对非线性耦合的目标相对运动模型没有强行解耦和线性化,而是直接进行滤波。最后就估值精度滤波收敛速度和目标机动变化的适应性等方面进行了大量的数字仿真。仿真结果表明本文所设计的非线性滤波器具有良好的性能。     

非线性最小二乘估计在舰炮火控中的应用

本文叙述了一种改进舰炮精度的概念。此概念的关键是对用来解弹道问题的一组参数进行估值的方法。基本思想是:当火炮射击时跟踪弹丸,然后产生一组参数,使用来解弹道问题的数学弹道接近于实测弹道。此过程不同于观测弹着点的方法(timehonored method ofApotting the fall of shot),因为它调整产生炮瞄信号的模型,而不是简单地移动弹着点。 该方法的关键是有限差分高斯—牛顿技术,它处理跟踪数据和求取炮口初速、气象数据和校准误差的估值。这些估值组合起来并用于火控处理中,能获得比常规方法更精确的解。 根据原概念的公式,经战术软件的开发和阿利伯克级宙斯盾驱逐舰上的应用,美国水面战中心达黑格伦分部(NSWCDD)已经完成了该项工作。     

多速视线指令滤波控制器设计

在许多现代便携式武器中所采用的视线指令制导方案,其本质是数据采样系统,它需要运用离散控制与估计理论。文章涉及了多速数字滤波－控制器的设计和测试。该滤波控制器适用于视线指令制导截击静止目标,将慢波束信息与弹上采用最优多速估值技术的快速测量结合起来。文中给出了详细的图解来说明所产生的滤波控制器的周期性,其工作速率与弹上快速测量相同。可以看到,多速滤波－控制器的性能仅在少数情况下比波束快速更新时所得到的差些。