分布式综合化航空电子网络拓扑优化技术

针对分布式综合化(DIMA)架构下实时动态消息流和网络资源能力,优化航空数据和通信网络(ADCN)拓扑问题,提出一种基于业务拓扑、网络拓扑以及延迟、线缆约束下的多目标网络拓扑优化算法。该算法能够基于驻留任务的信号、逻辑连接、物理连接关系,在资源约束下优化机载网络拓扑。算法通过组合优化方法计算折中全局最优解集(Pareto最优)。对于大规模机载网络架构优化,为了减少计算规模和提高计算时间,又提出一种预计算路径算法。算法通过类A320机载网络拓扑场景和类A380机载网络拓扑场景进行验证。结果表明,相比手动功能映射和网络拓扑优化设计,优化效率能提高10%～30%。     

基于方位和线谱频移的TMA新算法

提出了一种基于方位和线谱频移序列的目标运动分析新算法,解决了方位序列估计器工作点漂移方法中初始方位漂移角度较难确定的问题;提出了一种新的多普勒频移匹配估计器,不需要预先提取目标线谱即可估计目标运动参数,并且有效地加快了目标运动参数解算的收敛速度.海上实验数据处理结果表明该算法较以往同类算法在收敛速度和解算精度等性能上有明显改进.     

军事财力流量的管理目标及预算控制

文章论述了军事财力流量管理目标,分析了军事财力流量管理中存在的问题,并针对问题提出了预算控制方法。     

具有终端角度约束的H_∞制导律设计

针对导弹对地面运动目标精确攻击时姿态约束的H_∞末制导问题,提出了一种新的具有终端角度约束的制导律.基于二维弹目相对运动学的非线性关系,并将目标机动运动和系统结构摄动作为外部的扰动,建立了垂直平面内弹目相对运动的数学模型.以命中点终端姿态角跟踪误差和控制能量最小为性能指标,同时基于零化弹目视线角速率的思想, 设计得到了非线性H_∞鲁棒制导律.该方法利用Lyapunov稳定理论严格证明了制导系统的全局渐近稳定性,而非求解HJI偏微分方程,同时也避免了对剩余时间的估计.数字仿真表明这种制导律在不需要任何目标运动信息的情况下,仍然保证终端角度和制导精度的要求,具有很强的鲁棒性和适应性.     

基于χ~2检验的惯性/卫星紧耦合系统故障检测与隔离方法

研究了一种基于χ~2检验的惯性/卫星紧耦合系统故障检测与隔离方法,该方法可利用故障检测函数自动识别单个卫导故障,并实时剔除故障星重构观测信息序列,从而避免了对紧耦合系统的影响。构建数字化仿真环境对所研究的故障检测与隔离方法进行了仿真,仿真结果表明,该方法可在卫星发生故障时及时检测并隔离故障星,并自动实现观测信息重构,保证了紧耦合系统的精度和完好性。     

基于RCS序列的助推段弹道导弹识别

在弹道导弹的助推段,通过低分辨率雷达得到RCS序列作为识别的重要信息。由于运动特性和电磁散射特性的差异,弹道导弹在助推段的RCS序列与其他目标相比具有可识别性,但需要对其RCS序列进行处理。基于目标识别技术,详细阐述能从RCS序列中提取出的特征参数,并通过直方图、N点截图等方法给出了直观的反映。最后,将弹道导弹助推段特征与飞机、燃料舱等典型目标进行对比,得到可以作为识别参量的特征参数,并通过类内类间距离验证了有效性。     

基于熵权的多站纯方位目标定位分析北大核心

为克服传统权值主观性强、复合性差等现象,提出了一种基于改进熵权的多站纯方位目标定位算法。算法系统分析了匀速直线运动下的目标纯方位信息,给出了目标航迹参数与位置坐标模型,并运用均方误差进行了精度分析。仿真实验表明,本算法能有效地降低估计误差,提高多站融合精度。     

有/无人协同近距空中支援作战研究

近距空中支援（close air support,CAS）是空中作战力量支援地/海面部队的重要作战样式。基于美军使用机载前进空中控制员（forward air controller(airborne),FAC(A)）执行CAS的作战分析,总结出无人机引导有人机执行近距空中支援的军事需求,并就有/无人协同近距空中支援的典型作战场景、任务流程、体系节点分工展开分析,重点剖析末端协同实施阶段涉及的核心技术,基于主要体系节点通联方式和能力需求分析,给出了有/无人协同近距空中支援的工程化实施思路,为有/无人协同近距空中支援体系能力建设提供技术支撑。     

有/无人协同探测编队指挥控制系统结构设计

针对有人机动雷达/无人机集群（manned mobile radar/unmanned aerial vehicle cluster,MMR/UAVC）编队指挥控制系统结构设计问题进行了研究。以未来无人机蜂群探测任务为背景,提出MMR/UAVC协同探测作战模式,结合编队组织结构和作战流程,对指挥控制系统总体设计提出具体要求。在此基础上,设计了包括决策规划层、协同控制层和效能评估层的递阶式指挥控制系统结构,概括了各层次主要功能与逻辑关系。对指挥控制系统的关键模块和支撑技术进行了分析。     

一种巡逻执勤目标检测算法研究

巡逻执勤是具有重要意义的安全维稳行动,但是巡逻环境复杂、目标多样、检测难度大的问题十分突出,所以如何准确、实时检测巡逻执勤目标具有重大现实意义。为了提升对巡逻执勤目标检测的准确性和实时性,基于YOLOv5算法进行改进。为抑制巡逻环境带来的干扰,结合ECANet注意力机制进行改进,提高被检测目标显著性;同时为保证较好的实时性及多尺度目标检测能力,引入BiFPN网络结构。将改进算法与原始算法进行比较,mAP提升3.51%;与4种算法进行了对比实验,结果显示该算法能较好地降低巡逻执勤目标检测因检测相似、尺度多样、光照干扰等问题带来的影响,进一步验证了该算法在巡逻执勤目标检测任务中的有效性。