某型导发架通用测试系统软件复用性设计

测试软件的复用性是摆在测试界面前亟待解决的重要问题。运用统一建模语言(Unified Modeling Language,UML)对测试软件进行建模,包括:测试系统的类图、软件功能分解、功能子系统的上下文模型、测试软件需求特征树以及软件功能子系统的顺序交互视图。在Visual C++6.0环境中,采用"应用程序框架+可复用构件"开发方式,实现了基于可复用构件的某型导发架测试系统应用软件组装,成功解决了导发架测试领域内同一系列产品间测试软件的可复用问题。     

榴弹对行进中炮兵连射击的毁伤概率研究

炮兵实施机动是提高其生存能力与作战能力的重要手段之一,而从集结地域至待机阵地机动阶段由于距离对方近、暴露时间长,且对方毁伤火力种类最为丰富,是威胁最大的阶段.以机动自行和牵引炮兵连为研究对象,对该阶段榴弹攻击行进中炮兵连的毁伤概率进行了模拟分析.得到了对两者而言,当航路角<15°或>60°时,被毁伤概率都相对较小;当航路角在15°～60°之间时,被毁伤概率也都相对较大;而当航路角一定,被毁伤概率随速度的增大而减小,且当自行和牵引炮兵连的行军速度分别大于40 km/h和35 km/h,被毁伤概率的减小幅度趋于缓慢等结论.     

空中多红外目标威胁程度排序方法

提出了一种空中多红外目标威胁程度排序的方法:首先,提取红外图像中能够表现目标运动特征的参数,分析了各参数对目标威胁程度的影响;在此基础上,修改传统的优势函数,提出一种基于目标运动参数的分层威胁程度排序法;最后给出了仿真算例,计算结果表明,该排序法可以全面、有效地完成空中多目标威胁程度排序的计算。     

一种新的支持向量机决策树设计算法

支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练集粗分为两个子集,然后基于隶属度从各个子集中选择可分性强的子类定义当前结点的分类子任务,并将可分性弱的子类移至下层结点。实验结果表明,该方法的精度和速度都优于其他传统的多类分类方法。     

非线性纯反馈系统预定性能自适应控制器设计

为了使非线性纯反馈系统满足更高的性能要求,提出了一种新的预定性能自适应控制算法。为了解决状态中的非仿射结构引入了新的坐标变换,满足系统预定性能,设计了简单的Lyapunov函数,通过反步法,给出了一种新的自适应控制算法来解决参数未知问题。仿真表明在设计的控制器保证了系统预定性能的同时,也使得闭环系统所有信号有界。     

反临近空间高超声速目标拦截弹中末制导交接班窗口

在视线旋转坐标系下建立拦截弹与目标的相对运动方程,分析采用纯比例导引律捕获高超声速目标的充分条件,并推导出在交接班处的最优拦截几何,即零控拦截流型。定性分析了拦截弹速度、高度、导引头特性以及末制导捕获条件等在中末制导交接班时所受到的限制,在此基础上定义了中末制导交接班窗口的概念,并介绍了交接班捕获窗口的影响因素、用途、特性以及计算步骤。以纯比例导引律拦截高速目标为例,定量描述了交接班捕获窗口和零控交接班区域,并通过数字仿真实验验证了交接班捕获窗口的合理性。     

考虑扰动引力影响的弹道助推段误差传播解析计算方法

针对地球扰动引力对弹道导弹惯性导航精度影响日益突出这一问题,研究了沿弹道扰动引力的多项式拟合方法,并基于线性系统理论和弹道摄动思想推导了用于求解扰动引力对弹道助推段状态影响的完整解析表达式。同时考虑扰动引力影响与导弹视加速度之间的耦合特性,将扰动引力引起的视加速度偏差视为扰动引力影响的附加补偿项,并进行迭代修正。仿真结果表明:扰动引力拟合残差小于3×10~(-7)m/s~2,考虑耦合项修正的弹道误差传播解析模型计算残差减小为原有方法的1/3,计算时间仅为直接采用弹道积分求差法的1/10。     

基于非合作博弈的栅栏信息覆盖虚拟节点组合算法

邻近节点通过协作感知和信息融合组成虚拟节点,能够增加信息覆盖栅栏长度.基于非合作博弈模型,设计了一种完全分布式的虚拟节点组合算法DVSF算法.DVSF算法面向栅栏信息覆盖应用,以尽量增加整个网络的信息覆盖栅栏长度为目标,将合适的邻近节点组合成虚拟节点,提升了整个网络的栅栏信息覆盖性能.仿真实验验证了DVSF算法的有效性...     

编队对地攻击作战效能评估指标体系

首先分析了作战效能的概念,给出了编队对地攻击作战效能的定义.然后针对编队对地攻击作战的特点,指出了编队作战效能评估指标选取应遵循的原则.并对当前编队作战效能评估指标体系进行了深入分析,指出其存在的不足,提出了编队对地攻击时间效能指标的概念.最后,建立了编队对地攻击总体作战效能的层次指标体系模型并对时效性指标进行了深入分...     

基于PSO-SVM与样本加权的武器装备费用建模与预测

武器装备费用预测是武器装备费用分析的重要内容,预测分析的难点之一在于样本数据少,且样本数据具有复杂的非线性特点。充分利用支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法快速优化支持向量机的模型参数;充分利用样本信息,模型中样本加权值的确定采用预测误差和样本相似度的样本加权方法,研究建立基于PSO...