双门式炮闩膨胀波火炮内弹道建模与仿真

根据膨胀波火炮的发射原理，针对两种不同开闩方式分别进行讨论，着重对最新设计研制的双门式炮闩膨胀波火炮进行内弹道建模与仿真，并将仿真结果与同型号常规封闭火炮的内弹道性能进行对比。结果表明，在相同装填条件下，膨胀波火炮在不影响弹丸初速的前提下能大幅度减小火炮后坐冲量和身管温度。     

基于双层Voronoi图的常规导弹多波次打击模型

着眼未来常规导弹实战化需求牵引,针对常规导弹多波次作战期间的波次转换问题,为尽可能缩减发射装置机动距离,降低算法复杂性,通过构建双层Voronoi图模型,对导弹发射阵地按照转载阵地进行动态聚类。在此基础上构建了双波次打击问题的双层规划模型,设计了针对于此问题的遗传算法。通过算例验证了模型及算法的有效性。     

两种声场模型下环境参数对Scholte波传播特性的影响

为了研究海洋环境参数对Scholte波传播特性的影响,首先在Pekeris海洋声场模型的基础上,建立了含沉积层的两层海底声场模型;然后,基于波动理论给出了Scholte波频散特征的求解方法;最后,分析了两种声场模型下环境参数(纵波声速、横波声速、密度、沉积层厚度、海水深度)的变化对Scholte波传播特性的影响。结果表明:两种声场模型下Scholte波均存在低频截止和频散现象,且能量主要集中在一个波长深度内,沉积层中横波速度的变化对Scholte波相速度影响最大。     

非平衡机制下激光与等离子体相互作用机理

采用三温度热化学非平衡模型,考虑了激光能量在空气等离子体中的共振吸收和逆韧致吸收机制,用有限差分NND格式对控制方程组进行数值离散.对等离子体点火过程进行耦合计算,并研究了不同入射激光强度条件下等离子体吸收波的形成和演化机制,讨论了粘性扩散效应对等离子体吸收波的影响.结果表明,在初始温度300K,大气压力条件下,生成ZND模式的LSD波所需最小激光强度为5.0×106 W/cm2.     

一种基于空-频稀疏的水声目标线谱重构方法

针对短数据量情况下被动声呐目标参数估计的问题，提出了一种波达角-频率联合估计方法，用于解决传统方法频率分辨能力和角度分辨能力不足的问题。该方法根据稀疏重构理论，利用目标在空间域和频域的稀疏特性，通过理论推导建立了空-频联合稀疏重构模型，并使用凸优化方法求解；仿真分析了该方法在不同信噪比条件下，对相邻目标的波达角和频率的估计能力，并使用海上测得数据验证了该方法的有效性。实验结果表明：该方法在短数据量情况下，可以准确估计目标的波达角和频率，并对噪声和相干目标有显著的鲁棒性，可以用于被动声呐探测机动目标。     

不同形状随行波湍流边界层减阻特性研究

针对U型,V型,半圆型三种不同形状的随行波,对它们的湍流边界层减阻特性进行了研究.通过比较其粘性底层厚度,湍流强度,壁面剪切应力,摩擦阻力系数,得出:V型和U型湍流边界层阻力特性相似,且均优于半圆型随行波;U型随行波减阻效果比顶角角度较小的V型稍好,但是如果将V型顶角增大会得到更好的减阻效果.     

星机双基地SAR方位向成像性能分析

星机双基地合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）系统中,由于收发平台运动速度差异较大,因此需要对收发波足（波足是指波束在地面的投影）的运动速度进行合理的设置,减小收发波足速度差,尽可能的提高收发波足覆盖范围和时间,进而实现高分辨、大方位场景成像。根据收发波足覆盖时间的相互关系,分析了收发波足共同覆盖范围内的方位向成像性能。分析了收发波足方位向位置偏移对方位向成像性能的影响,从而对星机双基地SAR系统的波束同步精度提出了要求。仿真结果表明,本文提出的方法能够很好的分析收发波足同步误差对成像性能的影响,能够为星机双基地SAR系统设计提供重要参考。     

稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像

传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。