联合作战系统效能评估

采用面向过程的系统分析方法建立了一个对联合作战系统效能比较精确的量化评估模型.模型以某个参考系统为标准,先作层次分析,然后通过模糊对比,把各层次中难以具体量化因素进行了量化,再通过判断矩阵得出各自权重,最后线性加权便可以得到总的系统相对于标准系统的优劣程度,是一种面向过程的系统分析.该方法适用面广,对复杂系统效能评估工作有一定指导意义,具有广阔的应用前景.     

基于神经网络的跨介质飞行器水面弹跳运动参数快速预测方法

为进一步提高跨介质飞行器水面弹跳运动参数的计算效率,提出基于线性多元回归、反向传播神经网络及径向基函数神经网络的水面弹跳运动特性近似模型,对弹跳后运动参数进行快速预测。首先,建立跨介质飞行器水面弹跳数值仿真分析模型,对模型进行校验。其次,基于上述三种预测算法,以飞行器水面弹跳初始俯仰角、弹道倾角和速度作为输入值,预测其在水面弹跳运动中的末速度。结果表明：径向基函数神经网络算法对跨介质飞行器水面弹跳中的末速度预测的性能表现最优,与数值仿真速度值对比,回归系数为0.988,模型精度与速度预测结果可信性较高;速度预测值与数值计算的平均残差保持在8.39%以内,残差范围保持在±15 m/s以内,对跨介质飞行器水面弹跳运动研究具有参考价值。     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础,系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型,对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨,使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷,研究了诊断模型的学习进化策略,实现了诊断效果的改进和优化。另外,对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望,为后续理论研究提供了参考。     

基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。     

基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统

针对双序列跳频(Binary-Sequence Frequency Hopping,BSFH)在对偶信道被干扰的情况下会导致通信瘫痪的缺点,提出了一种基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统。在发送端利用线性调频信号对每一跳载波进行带内扩频,接收端将解跳后的信号作分数阶傅里叶变换,然后通过抽样判决得到发端信息。构建了相应的系统模型,推导了其在跟踪干扰和部分频带干扰下的误码率数学表达式。理论和仿真结果表明:在最坏跟踪干扰下,该系统比BSFH约有5 dB以上的性能增益;在部分频带干扰下,达到相同误码率时所需的信干比,改进方法比BSFH低约4 dB。     

美军军事通信卫星体系发展趋势及启示建议

指挥控制与通信链路是美军军事力量的关键纽带。目前军事通信卫星在美军指挥控制与通信链路中发挥着关键性作用,具有通信距离远、覆盖面积大、通信容量大、机动性能好等优点。为深入开展美军军事通信卫星体系现状及发展趋势的系统性研究,本文首先梳理了美军宽带、窄带、受保护及中继四类卫星通信系统的体系现状,研究其历史发展、星座部署、主要战技术性能特点和典型应用情况;结合美军下一代军事通信卫星体系的研究论证工作及应用需求,从体系能力、发展运用模式、体系架构和新技术应用等方面分析其未来发展趋势;最后,通过研究分析的结果,结合我国实际和应用需求提出我国军事通信卫星发展的几点启示建议。     

高斯色噪声背景下基于正交变换的确知信号检测

Karhunen-Loève(K-L)变换可以完全去除色噪声背景下接收信号的相关性,但计算量较大,在实际应用中容易受到限制。为此,提出了一种基于正交变换的确知信号检测方法。该方法通过选取具有快速变换算法的正交矩阵来近似K-L变换,避免了直接求解噪声协方差矩阵特征值与特征向量的繁杂过程。通过仿真比较分析了一阶高斯-马尔科夫过程下基于K-L变换和基于正交变换的检测性能,结果表明:二者检测性能相近,但后者的计算效率有明显提高,具有更高的工程应用价值。