网络化火控系统关键事件察觉的SVM方法

对快速变化的态势及时地做出感知响应是装甲车辆网络化火控系统有效决策的必要条件之一,关键事件察觉是提高作战响应的有效途径。在分析态势察觉模型的基础上,改进为网络化火控系统的关键事件察觉模型,并以SVM提取敌方威胁等级为例,研究了该类关键事件察觉方法,通过仿真分析,该方法具有一定的实用性和准确度。     

坦克行进间炮耳轴倾斜角预测模型研究

针对坦克行进间具有振荡性的火炮耳轴倾斜角数据,提出了一种改进的灰色预测模型。提出了一种数据变换方法,能够将原始序列处理为正数单调序列,使其符合灰色模型对建模数据的需求;利用小区间的矩形面积和重构模型背景值,并在基于无偏性的准则下研究了重构背景值中的参数与模型参数之间的关系,提出了一个背景值中参数的直接表达式;利用两种参数的关系,构建了改进的灰色微分方程,通过求解得到了优化的预测公式。经过实例分析,改进模型预测结果的平均相对误差为3.53%,能够较为准确地预测炮耳轴倾斜角的变化情况。