舰炮武器系统对大目标跟踪精度评估修正方法

随着技术的发展,舰炮武器系统的精度水平越来越高.在真实目标环境下一些影响系统精度评估的因素必须加以考虑,将具有相当外形尺度的目标作为点目标考虑势必带来系统精度评估的误差.针对大尺度目标,在目标坐标系下建立了目标外形尺度模型.利用目标坐标系和瞄准线坐标系之间的坐标变换,得到目标外形尺度在瞄准线法面上的描述,据此提出了一种大目标瞄准精度评估修正的计算方法.     

UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.     

反舰导弹两种射击方式下捕捉概率及仿真

超视距攻击下,不同的射击方式对捕捉概率可能产生不同的影响.在不同射击方式误差机理分析的基础上,给出了超视距打击情况下两种不同射击方式的捕捉概率模型,在一定的数据设置情况下,进行了仿真分析,给出了两种不同射击方式下的对比分析.     

弹炮结合防空武器系统毁伤概率分析与仿真

针对弹炮结合防空武器系统毁伤概率是决定系统效能的关键问题,分析了决定系统精度和毁伤概率的主要因素及其相互关系.以单枚导弹对目标的毁伤概率和高炮一次点射对目标的毁伤概率为目的,建立了弹炮结合系统毁伤概率分析模型.通过计算机仿真得出了一定航路条件下对典型目标射击,高炮一个2S长的36发点射的平均毁伤概率为40%,单枚导弹的平均毁伤概率为63%.在2枚导弹和2个点射的情况下,系统总的毁伤概率可达97.8%.     

演化硬件中变异概率对进化算法首次命中时间的影响

在(1+1)EAs中,采用马尔可夫链推移时间分析法,推导出了平均首次命中时间的表达式。从理论上分析了变异概率对平均首次命中时间的影响。结果表明适当的变异概率会缩短平均首次命中时间,加快进化算法的寻优时间。     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

电子战对地空导弹拦截行动影响分析

基于地空导弹(红方)对空中编队(蓝方)的拦截过程中的薄弱环节以及蓝方对红方实施的电子战措施的分析,对蓝方实施的电子战对红方拦截行动的影响进行了定量评估,得出蓝方突防概率与电子战综合作战效能之间的函数关系。仿真结果表明,对地空导弹拦截的每一环节都可以有效地实施电子战,削弱地空导弹的拦截能力。     

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析*

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

改进的AHP法在目标价值排序中的应用

针对在应用AHP法时,传统的标度法可能导致判断矩阵一致性与思维一致性脱节,进而破坏层次分析法的优选排序功能的问题。首先分析了传统的1～9标度的不足,然后通过引入指数(0,2)标度,建立了满足一致性要求的判断矩阵,改进了层次分析法。最后将改进的AHP法应用于战场炮兵的主要攻击目标价值排序的评估,进一步提高了评估的准确性。