基于磁通门/GPS组合的车辆导航系统滤波技术

给出了基于磁通门/GPS组合导航系统的硬件结构图,并应用卡尔曼滤波和方差自适应滤波算法分别对GPS、磁通门单独导航定位系统进行了分散滤波,最后应用联合卡尔曼滤波器对GPS和磁通门信息进行了信息融合.并且通过实际跑车实验,验证了滤波对导航系统随机误差消除和定位精度提高的有效性.     

基于Bayes估计的高炮虚拟校射理论

给出了脱靶量的定义,建立了小口径高炮虚拟校射脱靶量的一维数学模型,分析了脱耙量的统计性质,在此基础上运用贝叶斯估计理论,推导出校正量的最优估计量方程,并进行了相应分析.脱靶量可以作为一种离散的随机序列,任何一种特定的脱靶量序列均可表示为某种蜕化的广义马尔柯夫序列;脱靶量状态的最优估计问题是:基于观测输出{x(k);k=0,1,2,…}先验信息求取状态X(k)的最优滤波估计^X(k/k),使估计误差的方差最小,从而大大提高小高炮的射击精度.     

防空武器系统生存能力评价

分析了现代战场环境条件下影响防空武器系统生存能力的主要因素,建立了一个防空武器系统生存能力评价的指标体系,给出了各级分指标的量化评价思路和方法,采用加权算术平均法和加权几何平均法进行指标综合.提供了一个生存能力快速量化评价的实用模型.     

次级通道估计误差对Fx-Newton算法的影响

Fx-Newton算法在执行过程中需要估计次级通道模型,针对主被动隔振工程应用中次级通道估计存在误差的问题,假设输入信号为正弦信号,建立含次级通道估计误差的Fx-Newton算法结构模型,推导了Fx-Newton算法的稳定性条件,并就相位误差和幅值误差对Fx-Newton算法稳定性和收敛性的影响做了详细阐述。最后对两自由度主被动隔振模型开展仿真研究,验证了理论分析结果。     

面向作战任务的最小风险传感器调度方法

基于风险理论提出一种面向不同目标探测任务的传感器调度方法。将主动传感器辐射被截获风险和目标探测风险结合起来,建立一般目标探测框架下的传感器最小风险调度模型。分目标跟踪、目标识别和目标威胁等级评估三种情况将传感器最小风险调度模型具体化,给出不同情况下目标探测风险值的计算方法。针对模型的求解提出一种基于混沌思想、反向学习和双向轮盘赌的改进人工蜂群算法。通过仿真实验证明了模型的可行性和算法的有效性。     

基于MC-CNN网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立了磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步,设计了多通道卷积神经网络（MC-CNN）对目标的正横距离和运动速度进行了估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响,结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

转向机动条件下利用拖船航迹的拖线阵阵形估计

针对水动力模型(water-pulley模型)适用范围有限的问题,提出一种对拖船航迹进行平滑得到拖线阵声阵段运动轨迹,进而实现阵形估计的方法。通过分析缆的稳态振荡响应特性,近似认为声阵段上各点沿同一轨迹运动;设计平滑窗将拖船回转机动航迹平滑为声阵段航迹,并将其拓展应用于拖船转向机动的情况;利用平滑窗的一部分对距离拖船不足平滑窗宽度的航迹部分进行平滑得到当前拖缆段阵形,从而实现转向机动过程中全阵阵形的实时估计。仿真结果表明:若拖线阵由间隔为5 m的81个阵元构成,所提出的方法与朴素water-pulley模型相比可以使转向机动过程中的平均阵增益提高约0.8 dB,平均方位估计偏差减小约4.7°。利用仿真结果分析算法的输入敏感性,对阵形估计方法进行简化使其更易于工程实现,海试数据验证表明简化的方法可行、有效。     

满足大动压模拟要求的试验弹道优化设计

为了解决弹道导弹在高海拔发射场进行飞行试验时的大动压检验问题,提出一种模拟大动压条件的试验弹道设计方法。针对发射场的实际特点,建立残骸再入的动力学模型与落区边界模型;将大动压模拟条件转化为过程约束,提出一种主动段联合优化策略。基于自适应模拟退火算法,分别设计了三组满足不同大动压模拟条件和各项约束的试验弹道,并给出了对应的落区调整方案,验证了该方法的可行性。设计结果表明,最大动压主要出现在一级,一级最大负攻角增加,则最大动压也明显提高;同时调整发射方位角和二、三级程序角可以保证试验弹道满足弹头落点约束条件。     

A Question of ‘Government’ Control: Afghanistan DDR Programs Since 2001

Since the fall of the Taliban in late 2001, the Islamic Republic of Afghanistan (GIRoA), the United States, the United Nations, and the International Security Assistance Force (ISAF) have funded and led three different Disarmament, Demobilization, and Reintegration (DDR) programs. Despite a significant investment in time and treasure, all of them have failed to significantly reduce the number of insurgents or arbaki (militia). This article explores why these programs failed despite incorporating ideas from the prominent DDR schools of thought. Utilizing Stathis Kalyvas’ theory of The Logic of Violence in Civil War as a lens, this article argues that GIRoA and ISAF did not have sufficient control of territory to entice insurgents or arbaki to reconcile and/or reintegrate with the government. Further, in areas GIRoA nominally controlled in northern and western Afghanistan, regional powerbrokers who controlled these areas balked at these programs.     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.