舰载火炮闭环射击效力在线评估方法

舰炮火力决策中要依据射击效力实时评估结果,对评估准确性有较高高要求。本方法针对火炮系统闭环校射技术的特点,利用跟踪雷达提供的弹目脱靶量,将弹丸脱靶量实测数据用于修正原解析算法得出的弹丸单发命中概率,修正多发弹丸累积毁伤概率。评估过程应用了已测量的弹丸脱靶量,与传统解析估算法相比,由于最大程度地利用了实测数据代替误差估计数据,具有较高的精度。     

一种基于零控脱靶量的滑模末制导律设计

基于零控脱靶量的思想,提出一种能够有效针对大气层再入目标的滑模末制导律.首先,建立纵向平面内的弹目相对运动方程;然后利用扩张状态观测器对目标机动加速度信息进行估计,并对零控脱靶量算法进行分析,提出了制导律的设计思路;接着利用滑模变结构控制理论进行制导律的推导;最后进行仿真分析,仿真结果证明,所设计的制导律能够很好地对目标弹进行拦截,并且指令的跟踪效果也很好,从而验证了算法的有效性.     

基于“脱靶管”原理的防空导弹脱靶量估算方法北大核心

针对防空导弹试验鉴定中非精确测量条件下脱靶量获取的实际问题,提出了一种基于“脱靶管”原理的脱靶量估算方法。并针对光学测量和多普勒频率信号测量2种数据源,给出具体算法和算例,算例的结果表明基于“脱靶管”原理的脱靶量计算方法,可在非精确测量条件下,得到较高精度的脱靶量的值,是光学测量数据估算脱靶量的有效手段。同时基于“脱靶管”原理的脱靶量估算方法具有明显优势,能够较好地解决弹目相对速度未知情况的脱靶量估算问题。该方法具有算法简便快捷、计算精度高、工程实用性好等特点。     

一种快速的矢量脱靶量测量算法

为了满足一些矢量脱靶量测量系统实时性的要求,提出了一种快速的矢量脱靶量测量算法.测量中使用了一个小型天线阵列,基于快速傅里叶变换算法,雷达回波的多普勒频率和不同天线接收信号的相位差能够快速地被估计出来,进一步利用非线性优化的方法估计出目标的矢量脱靶量参数.计算机仿真结果表明,该方法原理正确,能够满足实时要求.     

基于引信多普勒频率信号的脱靶量估算方法

脱靶量是防空导弹武器系统研制过程中进行飞行试验数据分析的一个重要参数。利用引信的多普勒遥测数据和导引头测量的弹目相对速度进行脱靶量估算,其原理可行、方法简单。     

一种带落角约束的三维精确制导律

为解决三维全向攻击制导问题,提出了一种新的制导律,在理想条件下,它能同时获得零脱靶量且满足任意三维落角约束要求。该方法将二维落角控制导引律(IACNG)扩展为三维,并利用四元数理论推导三维旋转矢量修正项。它不需要提供弹目距离测量信息和剩余飞行时间估计信息,适用于主动和被动寻的制导。仿真结果表明,该制导律满足脱靶量和全向落角约束要求,且在弹道末端需用法向过载接近0。     

一种基于零效脱靶量的末制导律

在非线性θ-D滤波算法的基础上,将零效脱靶量直接引入到末制导律设计中。推导了利用弹目相对运动参数计算零效脱靶量的公式和利用零效脱靶量计算轨控发动机开机时间的公式,设计了零效脱靶量的数据处理方法,定义了零效脱靶量数据处理中的相关概念,设计了一种基于零效脱靶量的末制导律。经过仿真验证,该算法在精度水平略优于基于视线角速率的比例导引律,且燃料消耗水平明显优于后者,具有一定的工程实用价值。     

目标脱靶方位识别的修正方法

针对传统的目标脱靶方位识别的近似方法在弹目交会末端的误差较大,对该识别方法提出修正,得到精确方法,通过算例可以验证修正方法的正确性。修正方法的误差主要来源于数值计算的舍入误差,相对于传统的识别方法没有增大很多的计算复杂度,但精度得到了很大的提高。当在弹目交会末端,采用修正方法来对目标脱靶方位识别能很大程度上为引战配合设计提供更为良好的条件。     

基于虚拟脱靶量预测的准闭环校射方法

针对传统高炮大闭环校射脱靶量不易检测、可校射时间短暂,提出了一种基于虚拟脱靶量预测的准闭环校射方法。首先给出了弹丸双站角度测量的初始状态估计算法;其次,结合外弹道理论建立了一种虚拟等距脱靶量的预测模型,分析了射击校正量的估计方法与准闭环校射方案的实现流程。该方法避免了大闭环校射对脱靶量的直接检测,并提高了高炮闭环校射的时效性。     

基于Bayes估计的高炮虚拟校射理论

给出了脱靶量的定义,建立了小口径高炮虚拟校射脱靶量的一维数学模型,分析了脱耙量的统计性质,在此基础上运用贝叶斯估计理论,推导出校正量的最优估计量方程,并进行了相应分析.脱靶量可以作为一种离散的随机序列,任何一种特定的脱靶量序列均可表示为某种蜕化的广义马尔柯夫序列;脱靶量状态的最优估计问题是:基于观测输出{x(k);k=0,1,2,…}先验信息求取状态X(k)的最优滤波估计^X(k/k),使估计误差的方差最小,从而大大提高小高炮的射击精度.     

基因表达缺失值的加权回归估计算法

在基因芯片实验中,数据缺失客观存在,并在一定程度上影响芯片数据后续分析结果的准确性。在不增加实验次数的情况下,缺失值估计是降低缺失数据对后续分析影响的有效方法。利用相似性信息的核加权函数来实现缺失值回归估计的局部化,提出了基于加权回归估计的基因表达缺失值估计算法。在两个不同类型的基因芯片数据上,将新方法与几种已知的方法进行了比较分析。实验结果表明,新的估计算法具有比传统缺失值估计算法更好的稳定性和估计准确度。     

基于马氏距离的飞行缺失数据估计方法

针对基于欧式距离的最近邻居的缺失值估计算法的不足,提出了一种基于马氏距离的估计算法来估计飞行数据集中的缺失数据.该算法通过飞行数据之间的马氏距离来选择最近邻居数据,并将已得到的估计值应用到后续的估计过程中,然后采用信息熵来计算最近邻居的加权系数,得到缺失数据的估计值.仿真结果表明该算法优于基于欧式距离的最近邻居缺失值处理算法,是一种有效的飞行数据缺失值估计方法.     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

电子战条件下飞机敏感性分析及其减缩技术

介绍了电子战和飞机生存力及敏感性的内涵,构建了飞机敏感性量化评价指标层次体系。定性分析了电子干扰对雷达探测概率和导弹脱靶距离标准差的影响,并以算例说明了干扰效能的增大会引起导弹制导精度的降低和脱靶距离的增大,从而得出:电子干扰对飞机的敏感性和生存概率有重要的影响。引入了干扰效能因子的概念,并分析了将干信比J/S作为一种干扰效能因子考虑的可行性及优点。最后给出了降低飞机敏感性的电子战措施。     

基于虚拟终端的全网漏话提示业务方案的研究

基于虚拟终端的全网漏话提示业务方案创新性地把呼叫转移和信令监测结合在一起,不但能完整地实现全网所有用户的漏话提示业务,而且无须对现有网络添加新的网元。与基于呼转和信令监测的传统方案相比较,基于虚拟终端的方案有明显的优势。该技术方案在中国联通多个省移动网漏话提示系统中成功运用。     

对RWR/ESM系统中象限判别概率的研究

随着现代战场电磁环境日趋复杂,辐射源不断增多,脉冲丢失成为机载RWR/ESM系统的一个严重问题。在机载RWR/ESM系统各射频前端通道发生脉冲交叠的基础上,分析了机载RWR/ESM系统测向环节在象限判别过程中的脉冲丢失概率,推导出脉冲象限判别概率的工程估算公式。最后通过仿真验证了机载RWR/ESM系统象限判别过程中,脉冲的象限鉴别正确概率与其输入脉冲密度之间的关系。     

基于动态窗口的灰色加权填充算法及应用?

为解决复杂系统中单属性缺失数据填充困难问题，提出了基于动态窗口的灰色加权填充算法。该算法通过建立双向灰色预测模型，并采用模型精度评价系数加权填充缺失数据，有效增强了算法的准确性；提出基于灰色模型评价系数反馈的动态伸缩窗口概念，寻找产生最优模型的训练数据序列，使算法具有良好的鲁棒性和适应性。实验结果表明，该方法在RMSE和MA两项指标上均优于传统的双向灰插值、灰插值、多项式插值等方法。     

Simulation on the dynamic stability derivatives of battle-structure-damaged aircrafts

Accurately evaluating the aerodynamic performance of a battle-structure-damaged aircraft is essential to enable the pilot to optimize the flight control strategy. Based on CFD and rigid dynamic mesh techniques, a numerical method is developed to calculate the longitudinal and longitudinal-lateral coupling forces and moments with small amplitude sinusoidal pitch oscillation, and the corresponding dynamic de-rivatives of two fragment-structure-damaged and two continuous-rod-damaged models modified from the SACCON UAV. The results indicate that, at the reference point set in this paper, additional positive damping is generated in fragment-damaged configurations; thus, the absolute values of the negative pitch dynamic derivative increase. The missing wingtip induces negative pitch damping on the aircraft and decreases the value of the pitch dynamic derivative. The missing middle wing causes a noticeable increase in the absolute value of the pitch dynamic derivative;the missing parts on the right wing cause the aircraft to roll to the right side in the dynamic process, and the pitch-roll coupling cross dynamic derivatives are positive. Moreover, the values of these derivatives increase as the damaged area on the right wing increases, and an optimal case with the smallest cross dynamic derivative can be found to help improve the survivability of damaged aircraft.     

一种基于Euler Spiral的缺失边界修复算法

在总结分析相关工作的基础上,提出了一种基于Euler Spiral修复认知轮廓中缺失边界的算法。该算法首先通过活动轮廓模型进行认知轮廓的初始定位,将视觉的预测性插值问题转化为中间插值问题,然后结合取向估计和Euler Spiral修复缺失的轮廓边界,取代了活动轮廓模型的迭代优化过程。对典型认知轮廓图形和遥感图像的实验结果验证了算法的有效性。     

Statistical analysis of very high-dimensional data sets of hierarchically structured binary variables with missing data: An application to marine corps readiness evaluations

The present analysis deals with very high-dimensional data sets, each one containing close to 900 binary variables. Each data set corresponds to an evaluation of one complex system. These data sets are characterized by large portions of missing data where, moreover, the unobserved variables are not the same in different evaluations. Thus, the problems which confront the statistical analysis are those of multivariate binary data analysis, where the number of variables is much larger than the sample size and in which missing data varies with the sample elements. The variables, however, are hierarchically structured and the problem of clustering variables to groups does not exist in the present study. In order to motivate the statistical problem under consideration, the Marine Corps Combat Readiness Evaluation System (MCCRES) is described for infantry battalions and then used for exposition. The present article provides a statistical model for data from MCCRES and develops estimation and prediction procedures which utilize the dependence structure. The E-M algorithm is applied to obtain maximum-likelihood estimates of the parameters of interest. Numerical examples illustrate the proposed methods.