高炮射弹飞行时间拟合

用插值拟合和最小二乘逼近拟合方法对高炮射弹飞行时间拟合问题进行了研究.通过对插值拟合公式原理及误差规律的分析,提出确定可用区间的"去值检验"方法,说明了插值拟合公式的应用范围.通过对最小二乘拟合公式实际计算结果的分析,得出了"拟合公式阶数取3为最佳"的结论.对其他口径高炮的射弹飞行时间拟合也基本适用.     

多平台多传感器数据融合中的时间一致

解决多平台多传感器系统数据融合中传感器误差配准问题,首先要实现各传感器的时间一致,将关于同一目标的各传感器不同步的量测信息同步到同一基准时标下.将时间误差分为确定性和不确定性两种,分析了引起多传感器时间误差的原因,提出一种基于Kalman滤波的时间对准算法,有效解决了一定范围内不确定传输延迟引起的时间不一致问题.     

鱼雷卡箍联接结构模糊可靠性优化设计

针对目前鱼雷卡箍联接结构设计主要采用静强度方法,尚缺乏科学性,将优化技术、可靠性理论和模糊数学有机结构,对鱼雷卡箍联接结构提出基于模糊可靠性的优化设计.以某型鱼雷卡箍联接结构为例,所得结果与常规优化结构进行比较表明,这种方法不但充分考虑了可靠性指标的要求,而且还考虑了有关设计参量所具有的随机性和模糊性,具有一定的理论先进性,对提高鱼雷结构设计水平有着重要意义.     

空间动能武器毁伤效果仿真

动能武器作为一类新概念武器,其发展和应用具有很大的优势.当部署于太空时,可以对航天器构成重大威胁,因此研究空间动能武器对航天器的毁伤效果十分必要.针对空间动能武器对航天器进行攻击的方式和特点,在研究空间动能武器对航天器作战过程的基础上,给出了影响毁伤效果的误差因素以及用于评价空间动能武器毁伤效果的模型,并在该模型的基础上进行了数值仿真,对空间动能武器攻击航天器的毁伤效果进行了研究,最后根据研究成果得出了提高该类武器毁伤效果的一些措施.     

基于结构相似度的SAR干扰效果评估方法

传统的合成孔径雷达(SAR)图像质量评价指标没有考虑像素点间的相关性和人眼视觉系统感知特性,导致主客观不一致的现象时有发生。提出了一种主客观相结合评估方法,该方法不仅巧妙地利用了结构相似度(SSIM)作为主客观评价的连接纽带,而且结合局部方差相似度与图像高频信息相对应的特点,通过非线性合并得到了结构相似度的修正模型。仿真结果表明,该方法较之传统评估手段具有明显的优势,不仅能够更好地反映出干扰对图像细节的影响,而且能够与人类视觉系统保持高度一致,进一步提升了整套评估系统的效率和准确率。     

子母弹首发命中概率

提出了子母弹命中目标的定义,研究了子母弹射击误差的组成、母弹误差和子弹误差的概率分布,射击误差的转换及转换条件,建立了子母弹首发命中概率模型并推导出4种不同条件下子母弹首发命中概率公式,并导出了首发命中概率所满足关系。以算例分析了子母弹的母弹误差、子母的散布误差及目标幅员对子母弹首发命中概率的影响,结论为子母弹射击精度战术技术指标的分析论证及子母弹的射击法则研究提供了基础。     

基于因子图的AUV协同导航通信延迟误差补偿算法

针对自主水下航行器协同导航系统水声通信延迟导致的定位误差增大问题,在因子图协同导航算法框架下提出一种基于量测信息重建的通信延迟补偿算法。首先,基于主从式协同导航系统状态方程、量测方程构建因子图模型。由于多个自主水下航行器距离量测信息导致因子图模型存在环结构,故通过两次消息传递迭代求解各节点变量概率密度分布。随后,在广播式水声通信延迟机理分析基础上进行量测信息重建,并将其接入因子图代替原始量测信息进行消息传递与解算,从而补偿水声通信延迟。仿真实验结果表明,所提算法可以有效提高从自主水下航行器定位精度,没有通信延迟补偿的协同导航算法定位精度与水声通信固定延迟呈反比,在水声通信固定延迟为10 s的条件下,所提算法相比没有通信延迟补偿的协同导航算法,定位精度可以提高82.57%。     

舰炮对典型海警执法目标毁伤问题研究

为研究海警舰艇在维权执法任务中舰炮武器对典型目标的毁伤问题,提高海警舰艇舰炮武器运用能力,构建了仿真模型及仿真流程,通过仿真计算不同目标的毁伤概率和消耗弹药期望,分析了典型目标毁伤概率、消耗弹药期望与射击距离的关系,获得针对典型目标的破坏性射击策略。研究成果可以为海警舰艇执行维权任务提供参考借鉴。     

演习训练课题设计与评估方法研究

演习训练课题设计与评估是开展军事训练的重要环节,科学的训练课题设计,加上合理的课题设计评估方法,可以有效提高军事训练的质效。针对演习训练课题设计难,课题设计评价不够科学的难题,分析了训练课题设计要求,研究了基于任务的训练课题设计方法,及基于该方法的训练模式,并提出了基于相似度的训练课题设计评估方法。研究成果形成了配套训练课题设计与评估模式,可为部队组织演习训练提供借鉴参考。     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。