基于随机过程的测量仪器校准时间间隔的确定

研究了测量仪器校准过程的随机过程模型,分析了对测量仪器在测量过程中的误差来源,确定了系统误差是影响测量仪器校准的决定性因素,给出了系统误差随时间变化的规律.利用随机过程的方法来分析系统误差的变化过程,建立了系统误差的随机过程模型--误差累加模型和维纳过程模型.最后利用电压源的测量数据对所建立的维纳过程模型进行了验证,实验证明,利用随机过程的方法分析确定测量仪器的校准时间间隔具有一定的应用价值.     

战场电磁频谱实时管理问题研究

高技术条件下的作战,参战力量多元,各种各样的电子信息作战装备同时应用于战场,加之敌方激烈的电磁干扰以及民用电磁设施的影响,使得战场电磁环境极其复杂,可用频谱资源十分有限.在这种情况下,只有加强战场电磁频谱实时管理才能充分、合理地利用电磁频谱,达成最佳作战目的.本文正是基于对战场电磁频谱实时管理这一重要问题,提出一些新的想法,对未来作战中进行战场电磁频谱实时管理有一定的现实意义.     

基于神经网络的模糊理论在桥梁状态评估中的应用

探讨了模糊数学中的隶属函数在桥梁技术等级状态评估中的应用.在研究现有桥梁状态评估方法的基础上,把人工神经网络和模糊数学理论结合起来应用于大跨度预应力斜拉桥的等级状态评估,建立了基于三层神经元的模糊神经网络模型,并建立结构损伤度函数及等级隶属度模型,通过样本学习训练,获取评估专家的知识及直觉思维,最终确定桥梁所对应的技术状态等级.以检测的480组索力数据作为学习样本,另外4组作为验证样本进行了索力状态评估预测.计算结果表明,网络预测值与期望值吻合良好.     

高位能滑坡运程探讨

高位能滑坡前缘运动终点可到达滑坡形成区域之外极远处,预测其运程具有重要意义.运用统计分析的结果表明,其总斜率与总能量的相关性极为显著,由此推断物理模拟和一般数学模拟对其运程预测失效,也由此推出其运程预测的总斜率与总能量经验公式法.     

中子透射法测量氚活度浓度的蒙特卡罗计算

利用蒙特卡罗方法计算了中子在氚活度浓度不同的空气中的衰减,探讨了利用中子透射法进行空气中氚活度浓度监测在原理上的可行性,并指出了尚需解决的问题。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

应用于卫星导航功率倒置阵的改进LMS算法*

采用功率倒置准则的自适应天线阵特别适合于弱信号、强干扰的场合,因而在卫星导航系统中得到了广泛的应用。针对基于最小均方误差(LMS)算法实现的卫星导航功率倒置阵在干扰数目或干扰功率突然减少时,算法收敛慢、影响信号接收性能的问题,分析了这一现象的产生机理,并提出了相应的改进算法。改进算法通过功率监测来检测干扰数目或干扰功率的突变,然后对LMS算法进行复位处理重置权值来达到迅速收敛的目的。仿真结果表明,与原算法相比,改进算法可显著提高功率倒置阵的收敛速度。     

一种稳健的循环平稳信号时延估计算法

基于信号循环平稳特性的时延估计算法具有较强的抗干扰和抗噪声能力,但循环频率误差时性能下降严重。针对这一问题,首先分析了循环频率误差对循环时延估计算法中,循环互相关函数相关法估计性能的影响,进而提出了一种对循环频率误差稳健的改进循环时延估计算法。改进算法通过两次搜索确定循环频率的真实值。仿真实验结果表明,改进算法可以有效地校正循环频率误差,最终使时延估计误差与无循环频率误差时基本相同。     

应用新型Lanchester方程的非对称空战进程预测

针对未来空战中可能出现的非对称空战问题进行研究,在设定的非对称空战背景下构建新型Lanchester方程对问题进行建模分析,得到单一机种和多兵种非对称空战模型,并通过仿真试验验证了模型的有效性,对非对称空战指挥决策提供了一定的帮助。     

基于灰色加权马尔科夫的部队集成训练效果预测

针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。