模拟训练系统中的激光驾束制导导弹弹道仿真

针对激光驾束制导导弹的制导原理和模拟训练的特点,对导弹的运动及控制特性进行了分析.在激光束坐标系下,将导弹的运动分解为沿激光编码场轴向的运动与沿激光编码场径向的运动,建立了导弹的运动学模型.通过坐标转换矩阵,将导弹坐标从大地坐标系转换到瞄准镜坐标系中,并根据受控判断条件建立了导弹的飞行控制模型.根据目标尺寸特性和视景仿真程序的运行特性,建立了命中检测模型.在实际工程中对上述模型进行了编码实现,应用于基于虚拟现实技术的炮射导弹瞄准手模拟训练系统.试用情况表明,该模型实用性强,满足视景仿真系统实时性的要求,能够保证模拟训练的真实性和有效性.     

非匀速直线运动SAR导引头目标回波快速模拟

传统的二维频域快速回波模拟方法是针对平台为匀速直线运动,合成孔径雷达(SAR)导引头一般是非匀速直线运动的,二维频域仿真方法在SAR导引头中并不适用。针对SAR导引头非匀速直线运动情况,在分析回波信号频域特点基础上,提出了非匀速直线运动SAR导引头回波信号快速频域模拟方法,详细介绍了该方法的原理和推导过程。最后,进行了相关仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性与合理性。     

指挥信息系统防御效能灰色聚类评估

信息化条件下的体系作战,指挥信息系统已经被各部队广泛应用,其地位日益重要,这也导致了指挥信息系统受打击的风险提高.为提高指挥信息系统野战条件下的防御能力,着眼对指挥信息系统的攻击方式,分析指挥信息系统野战条件下防御能力的构成,建立评估指标体系,并采用层次分析法确定各指标的权重.结合灰色聚类评估方法的特点,采用定权聚类的方法进行评估,最后,运用该方法对示例进行评估分析,验证了方法的有效性和可行性.     

多通道SAR成像及基于STAP的抗噪声干扰算法

多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像及空对自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)是抗噪声干扰的有效途径.从deramping处理与CS( chirp scaling)算法出发,推导了应用于多通道SAR成像的DCS( deramping CS)算法及STAP方法.由于结合了deramping处理进行方位模糊抑制从而降低重频,因而从另一个方面降低了STAP的慢时间阶数.计算机仿真的结果验证了算法的有效性,同时还显示在噪声干扰严重破坏单通道SAR成像及多通道DCS的前提下,多通道STAP可以有效地抑制噪声干扰,保障成像质量.     

基于图像欧式距离的KPCA SAR图像目标识别算法

针对传统KPCA方法识别SAR图像时需首先对图像进行拉直处理问题进行研究,借助于图像欧式距离,提出了一种基于图像欧式距离的核函数构建方法,给出了3种基于图像欧式距离的核函数,并将其应用SAR图像识别中.以实测MSTAR数据为例,给出了识别结果和仿真分析,结果证明了该算法能够有效克服传统KPCA方法的局限性,是一种可行的方法.     

某扫雷犁电液伺服系统的模糊神经网络控制

针对某扫雷犁电液伺服系统这一典型的非线性系统,使用基于减法聚类的模糊神经网络(FNN)自学习算法设计了控制器,其中减法聚类用于确定模糊神经网络的初始结构。在网络的学习过程中,对结论参数采用最小二乘法进行辨识,对前提参数采用误差反传算法进行调整;并使用AMESim软件搭建了扫雷犁的液压系统模型,利用其接口技术实现了与Simulink的联合仿真。实验结果表明模糊神经网络控制器的控制效果要优于传统的PID控制器。     

元任务插入的多星成像侦察任务聚类启发式算法

在多颗卫星协同执行侦察任务时,多星成像侦察任务聚类能够提高多颗卫星的整体侦察效率。根据卫星成像侦察元任务之间的聚类关系及约束条件,建立了数学规划模型,并提出了模型求解的基于元任务插入的启发式聚类算法,最后结合实例验证了算法的有效性。     

Si(Al)C纤维先驱体聚铝碳硅烷的合成

采用低分子量固态聚碳硅烷和乙酰丙酮铝为原料,利用Si-H与乙酰丙酮铝之间的交联反应合成适于熔融纺丝的聚铝碳硅烷。研究了反应条件对产物数均分子量、软化点和组成结构的影响及交联反应程度与可纺性之间的关系。实验结果表明:随着反应温度的升高和反应时间的延长,反应程度提高,残余乙酰丙酮基减少,Si-O-Al交联支化结构增多,分子量和软化点增大,可纺性随之下降。当乙酰丙酮铝投料比为8%时,在370℃下反应4~6 h,可得到软化点为206~221℃,Al wt%=0.68%,具有良好可纺性的聚铝碳硅烷。     

聚钛碳硅烷的新合成法及其研究

从聚硅烷(PS)与钛酸丁酯。(Ti(OBu)_4)出发,不采用任何反应促进剂直接合成了含钛碳化硅纤维的先驱体聚钛碳硅烷(PTC)。在这一反应中,PS 首先裂解成含Si—C 骨架与Si—H 键的低分子聚硅烷(LPS)。然后,由LPS 中的Si—H 键与Ti(OBu)_4的反应以及LPS 的Si—Si 骨架裂解转化为Si—C 骨架的反应制得了PTC.本文对这种新合成法所涉及的反应过程进行了研究,并比较了新旧两法得到的PTC—1与PTC—Ⅱ的结构异同,报告了以新法制得的PTC—Ⅱ为先驱体得到的含钛碳化硅纤维的优良性能。     

生成式对抗网络在SAR图像处理中的应用综述

合成孔径雷达自动目标识别技术是SAR图像处理领域的研究热点,但数据样本不足的情况导致SAR-ATR应用研究受到局限。传统扩充SAR数据集的图像仿真技术模型复杂、计算量大,生成图像不够逼真。生成式对抗网络GAN不需要目标先验信息,可以直接从真实图像数据中生成逼真的图像,具有低损耗和端到端的优点,因此相较于传统方法其更适用于小样本SAR数据高质量扩充。围绕GANs在SAR图像处理中的研究应用展开叙述,介绍了获取目标SAR图像的方法,包括传统的仿真技术和基于深度学习的GANs技术;从目标图像和场景图像等2个方面介绍了GANs训练的常用SAR数据集;针对不同数据集的应用场景,重点介绍了GANs网络在目标SAR图像生成、SAR超分辨率重建、SAR和光学影像融合等3个方面的最新研究进展;最后,结合深度学习和SAR目标特性,给出了GANs网络在SAR图像应用方面的后续发展建议。