水下地形辅助导航技术的研究与应用进展

在简要介绍水下地形辅助导航基本概念的基础上,从地形辅助导航算法、水下数字地图技术、水下地形辅助导航试验等方面,详细介绍了水下地形辅助导航所涉及各方面的主要问题及研究进展,并对下一步研究方向及应用做出指引与展望。     

应用改进的线性预测算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统线性预测(Linear Prediction,LP)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标声探测,方向分辨精度可提高75%。     

火箭发动机故障检测的快速增量单分类支持向量机算法

为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。     

基于特征相似度的同步发电机绝缘故障诊断

以同步发电机为分析对象,利用粗糙集可有效地处理和分析不精确的信息和知识的优点,从历史信息和决策中进行了特征量选取以及属性约简.对于无法处理的属性约简,采用条件限制得到能够有效反映属性的重要程度特征量,并以此计算特征量权重系数,消除主观因素的影响.在此基础上,针对励磁绕组绝缘故障,选择与设备健康状态直接相关特征作为判断对象,与同机组历史数据进行相似度分析,计算得到了其故障因子.设计出快速判断相关状态的算法,给出了判定准则并进行了编程实现.实验验证表明:该诊断算法能够对设备故障进行有效判定.     

具有leakage时滞与传输时滞的神经网络的分支

研究一类具有leakage时滞与传输时滞的两神经元神经网络的分支,分别以leakage时滞和传输时滞为分支参数,通过对模型对应的特征方程进行分析,得到出现Hopf分支的临界性条件,并通过数值例子验证该理论结果.     

蚁群算法及其在火力分配问题中的应用

火力分配问题是指用一定数量的武器对一定数量的目标进行打击,如何根据武器性能和目标特性等一系列的因素,制定打击计划,使打击效果最好,满足打击需求,是我二炮部队火力运用专业的研究课题之一.火力分配问题是NP难题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度.采用蚁群优化算法,对该问题进行了研究.     

基于ADC方法的飞行保障系统效能评估模型

依据飞行保障系统的特点和主要任务,以ADC模型为基本框架给出飞行保障系统效能结构模型。利用系统效能评估的ADC方法,建立了飞行保障系统效能评估的数学模型,通过实例验证了该方法的正确性和有效性,为飞行保障系统效能评估提供了科学决策依据。     

导航对抗技术分析

从信息对抗的角度来看,导航战是指对立双方为争夺导航信息的控制权而展开的斗争。从进攻与防御两方面探讨了导航战对相关技术的需求。     

分布式阵列相参合成雷达技术研究与试验

通过介绍美国中段反导雷达的发展历程,指出了反导装备发展的机动部署新动向,引出了分布式阵列相参合成雷达技术,并介绍了其国外的发展现状及其作战模式、工作原理和技术优势等基本概念;同时,专门设计了分布式阵列相参合成雷达线馈与空馈2种试验系统与试验方法,通过空馈试验结果分析,加深了对分布式阵列相参合成雷达技术的认识;通过高低信噪比下的线馈试验,验证了分布式阵列相参合成的机理,同时也验证了合成算法的有效性。     

具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性

研究一类具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性,通过构造一个新的Lyapunov-Kra—sovskii泛函,并应用It6公式、随机不等式技术,得到了基于线性矩阵不等式（LMI）的均方意义下的全局稳定性判定条件．