直升机悬停投雷命中概率仿真

为研究投雷阵位对直升机悬停投雷命中该率的影响,根据直升机悬停投雷过程,建立投雷参数求解模型、鱼雷水下弹道模型和潜艇机动模型,仿真不同阵位下直升机悬停投雷的命中概率。仿真结果表明投雷阵位对鱼雷命中概率有较大影响,直升机投雷存在一最优投雷区域。仿真结论对空投鱼雷作战使用有一定指导意义。     

接敌前基于D-S理论的空战意图预测

接敌前是指敌机刚进入我方预警系统的探测范围(一般为400 km),并截获敌机,获得了敌机的运动参数,对敌机进行实时跟踪。为了完成对敌机目标意图的预测,为接敌前的自主决策打下基础,在D-S证据理论的基础上,选取合适的态势元素,分析各态势元素对敌机意图的影响,建立了目标意图预测模型,该模型具有一定的表达性和准确性。仿真实验表明,使用该模型能在敌机相距较远时以一定的准确性判断敌机的意图,实用性强,为接敌前基于意图预测的自主决策留出足够的时间。     

控制速度方向的弹道修正导引方法

由于制导炮弹由身管武器发射,其飞行控制能力和导引信息量有限,故基于预测落点位置偏差量来修正速度方向并在控制时间内连续分配导引指令的思想提出一种新的三维末制导方法。根据非线性弹道方程组的级数解预测弹丸落点位置,得到落点与目标的偏差,并提出两种通过此偏差解算当前速度方向修正量的方法。取剩余飞行时间为修正时间,通过将速度方向修正量分配到整个剩余导引段建立加速度修正公式,从而减小导引指令饱和的可能性。通过连续地预测落点和分配加速度指令来实时地导引飞行。仿真结果表明:该导引方法简单可行,精度高,对控制能力要求较低,且具备较好的制导效果和毁伤效果,可为该体制制导炮弹的应用提供参考依据。     

基于BP神经网络的装备器材需求预测模型

准确预测装备器材的需求数量,是装备器材保障工作的重要内容和装备器材计划管理的前提。采用BP神经网络算法,通过对装备器材历史消耗数据进行处理,建立了装备器材需求预测模型,并结合实例,对模型进行了探讨和验证。     

战术导弹打击机场跑道毁伤概率

在分析了导弹打击机场后毁伤评估标准和技术现状的基础上,阐明了评估指标及方法,针对军用机场的特点选择打击跑道为攻击目标,分析了战役战术导弹母弹的落点规律和子弹散布规律,瞄准点的选择方法,并进行了毁伤概率计算,基于最小起降窗口概念,实现了给定机场目标和毁伤等级要求下导弹型号的最优选择,最少导弹消耗量预测.并通过实例进行了验证实验.     

基于配置管理的软件维护性评估

对软件质量进行定量化管理是软件工程领域的趋势,也是软件质量保证的重要手段。针对软件维护性定量评估难、数据获取难的问题,分析了软件维护性受配置管理关键要素的影响,提出利用配置管理数据对软件维护性间接评估的方法。结合软件工程开发实际,建立了配置管理数据收集过程,利用维护时间作为参数,统计5类功能点维护时间对软件维护性进行度量,实现了软件维护性的定量评估,并利用实际项目对方法的可行性和有效性进行了验证。     

基于分形理论的目标航路预测

电磁干扰条件下解决断续航路预测问题对防空兵有效抗击空中目标至关重要。针对包络灰预测方法预测精度较低和Verhulst灰色预测模型计算过程复杂的情况,提出了预测航路的分形方法。在分形理论的基础上,研究了其用于目标断续航路预测的基本思路,建立了基于分形的目标航路预测模型,并对模型进行了求解。最后,利用建立的分形模型对雷达丢失目标后的目标航路进行了预测,通过实例体现了分形方法在用于航路预测时的准确性、灵活性和易实现等特点。结果表明,用该法对断续目标航路的预测具有一定的借鉴意义。     

装备作战需求论证过程质量评估方法?

过程质量评估是装备作战需求论证质量评估的一项重要内容。在介绍装备作战需求论证过程基础上，提出了基于关键控制点的论证过程质量评估方法。采用判断树法确定四个关键控制点，建立了基于关键控制点的指标体系，采用神经网络法建立过程质量评估模型。最后进行了评估示例分析，结果表明该方法是可行的。     

目标区域局部特征和局部图像质量相结合的激光干扰效果评估

为客观描述光电成像系统激光干扰效果,提出目标区域局部特征和图像质量相结合的干扰效果评估算法。图像的局部特征用特征点描述,图像质量用结构相似度指数描述。该算法利用特征点匹配算法确定场景图像中的目标区域,计算干扰前后目标区域内特征点数量的变化、干扰后目标区域内未饱和面积所占的比重以及目标区域内图像的结构相似度指数,并将上述各参数相乘得到最终的评价指标。利用该方法对典型激光干扰图像进行评估,结果表明:在不同入射功率和不同光斑位置情况下,所提评估指标比单独使用结构相似度的评估指标具有更大的取值范围和更明显的非线性变化特征。这说明:该指标能够反映光电成像系统激光干扰过程的丰富细节,更加适合激光干扰效果的评估。     

基于候选轨迹统计模型的红外弱小点目标检测(英文)

建立候选目标轨迹集合,以候选目标轨迹集合为样本空间,利用沿候选轨迹的能量积分构造此空间上的概率分布,从而建立候选轨迹的概率统计模型.以此模型为基础,设计了一种弱小点目标检测方法.通过蒙特卡罗实验方法调节模型参数,使得算法的检测性能达到所提出的指标.该算法规避了以往算法中需要获得解析形式的候选轨迹密度函数的限制,因此能检测出沿任意方向作直线运动的点目标.最后,针对给定的弱小点目标观测图像序列,利用所提出的算法进行检测,仿真结果证明此算法是有效的.