中国传统战争哲学理念的近代嬗变

近代以来,在西方列强坚船利炮的重创之下,中华民族在军事上接连失败。在严酷的现实面前,中华民族流传两千多年的传统战争哲学理念,受到了前所未有的挑战。在近代战争的冲击下,中国传统战争哲学理念开始了缓慢的嬗变历程。主要表现为三点：“避战求和”理念的破产与激变;“义战必胜”理念的质疑与超越;“道器合一”理念的背离与回归。     

并轨双基合成孔径雷达ECS成像算法

为解决大斜视角情况下并轨模式的CS成像误差较大的问题,基于单基地非线性CS算法采用扩展CS算法对斜视目标成像实现了改进,克服了双基地回波数据二维频域变换的困难,对高阶的耦合性进行了补偿.通过仿真验证了在斜视条件下,ECS(extend CS)算法对双基地合成孔径雷达(BiSAR)数据成像的有效性.     

基于DAC5686的线性调频信号产生方法研究

研究了基于DAC5686的线性调频信号产生方法。分析了线性调频信号及其产生原理,研究了DAC5686工作原理,设计了信号产生电路,给出了线性调频信号的实现实例．结果表明,该方法可以灵活地产生所需线性调频信号,从而满足某型地空导弹制导雷达中频接收机性能测试的需要．与传统的线性调频信号产生方法相比,该方法降低了系统设计难度,缩短了开发周期,提高了设计的可靠性,具有较高的实用价值,对于其它场合频线性调频信号的产生也具有一定的借鉴意义．     

基于Legendre伪谱法的UGV避障路径规划

针对传统优化方法不易解决含有复杂动力学约束的路径规划问题,提出利用勒让德伪谱法(Legendre Pseudospectral Method,LPM)对地面无人驾驶器(unmanned ground vehicle,UGV)的避障路径规划进行研究。通过建立UGV的动力学模型和障碍物模型,整合了基于LPM的路径约束条件。最后应用以LPM为基础开发的MATLAB插件包DIDO,计算得出了优化路径。仿真实验中以UGV移动路径规划为例,设计实现了UGV的避障规划。仿真结果表明此方法具有较快的计算速度和准确性。     

水下潜器自导搜索策略仿真平台设计与应用

根据研究实际需求,本文基于作战能力评估理论对水下潜器自导搜索策略仿真平台进行了开发设计,并结合建立的多指标评估体系和相应的评估方法,借助均匀设计法,将其成功应用于水下潜器自导搜索策略的设计优化中。文中首先分析了仿真平台的系统需求,进而确定了其总体构架,并针对自导搜索策略研究的特点确定了相应的人机交互界面。最后给出了进行自导搜索策略仿真优化的基本思路和方法,并通过水下潜器最优自导搜索策略方案仿真研究的实例表明,本文设计的仿真平台和研究方法不仅完全能够满足水下潜器的自导搜索策略仿真研究需求,还能有效节省科研成本,具有重要的工程应用价值。     

多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器决策方法

针对大型舰艇或舰艇编队机动性能差,且单枚声诱饵对抗效果差等问题,分析多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器使用方法,通过舰艇、声诱饵和水下声自导航行器间的运动几何关系,建立多枚声诱饵协同对抗数学模型,利用蒙特卡洛仿真对比分析纯机动、使用单枚声诱饵和多枚声诱饵不同对抗决策方法对水下声自导航行器捕获概率的影响,证明所提方法正确有效。     

潜射导弹无动力运载器规避弹道仿真

基于无动力运载器规避弹道方案的可行性,建立了潜射导弹无动力运载器水弹道数学模型和海流模型,运用模拟退火法优化得出满足出水约束条件的预设偏航角可行域,并分别对艇速和海流影响下的规避弹道进行了仿真研究。仿真结果表明,发射艇速对规避弹道影响较为微弱;在预设偏航角可行域内偏航角越大,偏移距离则越大,且与规避方向相同的海流增大了预设偏航角可行域,使规避任务更容易实现,而方向相反的海流很可能对规避弹道产生颠覆性影响。仿真结论具有重要的工程参考价值。     

水下航行器头部流噪声数值仿真与实验

选取头部线型,对航行器头部基于RNG k-ε湍流模型及FW-H声学模型进行流噪声模拟,然后对3种头部线型的航行器在不同速度下分别进行水洞实验。通过对比分析数值仿真与实验结果发现,航行器头部流噪声随着频率的增大而逐渐减小,随着速度的增大而增大。在相同速度下,与头部线型2、头部线型3相比,头部线型1流噪声较小,具有更好的降噪作用。所采用的计算方法可以比较准确地模拟航行器头部流噪声情况。     

基于FRFT的FMCW SAR成像

调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)结合调频连续波与合成孔径成像技术,具有体积小、重量轻、成本低、分辨率高等一系列优点,是新近提出来的一种成像雷达体制。由于FMCW SAR的差频信号在方位向可以转化为调频信号,据此提出了一种基于分数阶傅立叶变换(FRFT)的FMCW SAR成像算法。仿真结果表明,该算法与RD算法相比较,方位向主瓣压缩和旁瓣抑制效果非常明显。     

基于模糊多传感器数据融合的目标跟踪系统

为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当.