基于逐步回归法的潜艇高空磁场仿真

应用目前磁场换算中较多使用的磁荷模拟法对潜艇高空磁场进行了仿真,为了尽量减少磁荷的位置及大小受人为经验的影响,且提高换算精度,采用逐步回归法对各模拟磁荷的磁矩进行筛选,最后对潜艇高空磁场进行了计算机仿真.仿真结果表明,该方法精度比较高,而且模型的稳定性好,对实际防空中磁探具有重要的意义.     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

一种海洋环境地磁场三分量的测量方法

提出了一种利用安装在舰船上的三分量磁传感器进行地磁场测量的方法.从理论上解决了在任意舰船姿态下,消除测量中舰船磁场干扰的问题.为测量船在海上测量地磁场的三分量奠定了理论基础.根据我国舰船普遍安装的导航设备的精度,进行了计算机仿真.从仿真结果看,其误差不超过50 nT,能够满足舰载消磁系统对三分量磁场的精度要求.     

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。     

非磁性建筑物空间磁场预测技术

提出了一种预测非磁性建筑物空间磁场分布的新技术.基于等效宏观磁导率和磁化率的概念,利用静磁场积分方程法的正演计算和反演计算技术,找出了试验模块磁场测量值与非磁性建筑物空间整体磁场之间的关系.通过试验模块测量和数学模型仿真相结合的手段,达到了预测低磁钢筋混凝土结构非磁性建筑物空间磁场分布的目的.     

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.     

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。     

采用保角变换法分析铁磁材料缺陷漏磁场

利用保角变换的方法求出了金属表面缺陷裂纹形状为半椭圆的情况下的漏磁场的模型。介绍了保角变换的过程, 边界等效磁荷的求解过程, 铁磁材料以外自由空间的漏磁场的求解过程, 并讨论了漏磁场与缺陷裂纹的大小的关系, 为缺陷定量提供了理论基础。     

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。