实现大空域变轨的三维虚拟目标比例导引律

为了实现反舰导弹的大空域变轨,提出了一种三维虚拟目标比例导引律。该导引律利用简单的控制指令就能控制导弹完成复杂的大空域变轨。采用变轨弹道可以提高导弹的机动性,有效地对抗敌方反导武器系统的拦截,提高突防能力。同时,采用变轨弹道可以增大导弹的射程,实现防区外发射,从而有效地提高发射平台的生存能力。最后,通过仿真实例证明所提出的导引律是很有效的。     

一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究

设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统.以测得的方位序列和到达不同传感器的时间差为基础,建立了状态方程和观测方程,运用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了分析.通过蒙特卡罗模拟仿真实验结果表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的实际应用前景.     

液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统

为了提高液体火箭发动机涡轮泵的安全性,降低其故障带来的破坏性,设计了某型液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统(TP HMS),工程实现了TP HMS的测试硬件子系统、实时故障检测子系统、试车后数据分析子系统和实时数据库支持子系统等,讨论和分析了TP HMS的功能和执行流程,然后利用历史试车数据与转子试验平台数据对TP HMS中的多特征参量自适应阈值综合决策算法(MATA)进行了离线和实时在线验证;利用自适应时频谱对测试数据作进一步的分析。结果表明,MATA没有发生误检测情况,并具有实时故障检测的能力;自适应时频谱能有效抑制时频交叉项的干扰,准确给出故障信号的时间和频率信息。因此,TP HMS适合于液体火箭发动机涡轮泵健康状态监控。     

基于HMM的FOPEN UWBSAR图像中的树干杂波抑制

树干杂波是叶簇穿透(FOPEN)超宽带合成孔径雷达(UWBSAR)图像中叶簇隐蔽目标检测的主要干扰,能否有效抑制树干杂波是目标检测成功与否的关键。利用UWBSAR的大积累角成像特性所提供的目标方向性信息,基于隐马尔可夫模型(HMM),提出了一种识别并抑制树干杂波的方法。试验结果表明,该方法可有效识别并抑制FOPENUWBSAR图像中的树干杂波,增强叶簇隐蔽目标检测性能。     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。     

基于效用函数的打击目标选择方法

针对打击目标选择问题,提出了一种基于效用函数的打击目标选择方法,根据效用函数理论和方法,对单个打击目标的价值进行了量化,对多元目标价值函数进行了构造,通过实例分析,说明该方法的有效性和合理性,从而为解决打击目标价值度量问题提供了一种新途径。     

天基核爆光辐射探测方法研究

通过计算提出了天基核爆炸光辐射探测指标要求,根据对源项信号特征的分析,设计了具有通带为1～4000Hz带通滤波器的天基核爆光辐射探测电路,采取了降噪措施,并以实验检验了其灵敏度、信噪比、频率响应和动态范围等性能,提出了软件修正系统误差的方法．     

二值化联合变换相关器识别复杂背景目标时的阈值选取

讨论了利用二值化联合变换相关器对复杂背景目标进行相关识别的阈值选取问题。由于不同阈值对二值化联合变换相关器识别结果有很大的影响,阈值过高,会损失过多的联合变换功率谱中的有效成份,使相关峰减弱;阈值过低,会使联合功率谱中的噪声放大,相关峰可能被淹没在噪声之中。因而存在一个最佳阈值。实验表明,最佳阈值位于联合功率谱最大灰度值的40%～50%之间,在此阈值范围内,相关峰值较高,噪声也得到有效抑制。     

小波变换在过零调制信号检测中的应用研究

将小波分析理论应用于配电网络过零调制信号的检测中,解决了在强噪声、低信噪比的配电网络中通信误码率高的难题,提高了系统的信噪比。给出了小波变换Mallat算法的分解和重构公式。信号仿真表明,应用该方法可以很好地从复杂环境下提取有用信号的特征。     

数据驱动自动化测试方法研究

介绍了一种数据驱动方法,用以实现自动化测试.通过对测试数据的产生及选取、控制数据调度的研究发现,不仅应用更灵活的数据驱动方法,对程序进行更深、更广的测试,而且无需编写脚本,只需填写测试表,即可完成全面的自动化测试.这样,即使非技术人员也能够开发测试数据,完成数据驱动自动化测试.