坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

Lorentz序列空间的一致非方

当p>1时,d(w,p)一致非方的充分必要条件是,从而得到了一致非方与一致凸等价。     

C^3系统使用自主目标实现系统仿真

在仿真中所有对抗识别的基础都基于一种通用的参考框架。同步离散事件仿真依赖于参考框架在时间上的固定点。异步离散事件仿真依赖于参考框架在模型空间上的事件点。这两种仿真方法都不能完全实现自主目标的仿真。使用参考框架的空间模板方法可以弥补这些不足之处。本文讨论了空间模板的概念并给出了实现方法。针对Ｃ＾３系统中的传感器数据融合问题应用该方法进行了分析。     

非标准分析与概率论

本文概述了非标准分析发展的简史,介绍了超实数系,导数的非标准表示,并举例说明了数学命题的非标准证明比标准证明更为简洁、直观。文章的后一部分介绍了ｌｏｅｂ概率空间以及概率积分的＊有限求和的表示,并指出概率论从本质上是初等的结论。     

Hill 方程在远距离拦截中的应用

提出了一种通过坐标系移动,化原系中的大相对距离为新系中的小相对距离,以减小Ｈｉｌｌ方程在大相对距离时的模型误差的方法,即当拦截器的相对距离达到某一精度许可的值ρ＿１时（定义ρ＿１为精度控制参数,例如可取ρ＿１＝５００ｋｍ）,以拦截器位置为原点,建立一假想的动参考系,将拦截器在原动系中的相对运动参数转换为新系中的相对运动参数（显然在新系中的初始相对距离）,从而化大相对距离为小相对距离问题,提高Ｈｉｌｌ方程的描述精度。本文给出了方法的理论分析及两个计算机仿真实例,该法确可有效地减小Ｈｉｌｌ方程在大相对距离时的模型误差,结果是令人满意的。     

海平面的眼睛

本文论述了当今世界上正在研制生产的海军红外搜索与跟踪系统的发展情况以及它在防御反舰导弹上的重要作用。     

弧连通空间与收敛类

本文利用收敛类的理论刻划弧连空间,并得到:集合X上具有F性质的子集簇(?)确定了X的一个收敛类(?),则(?)诱导出的拓扑空间(X,(?)-(?))是弧连通的;反之,每一个弧连空间(X,(?)都可以由集合X的一个收敛类诱导出来。     

静磁场Dirichlet问题Galerkin法和牛顿法

作者在［１］,［２］中给出了静磁场Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ问题和Ｎｅｕｍａｎｎ问题广义解的存在与唯一性。本文从理论上给出静磁场Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ问题的一种Ｇａｌｅｒｋｉｎ近似解法,并给出了在各向同性或无电流区情形下的误差估计和牛顿选代序列。     

跟踪陀螺仪的运动分析

根据跟踪陀螺仪的工作原理,推导出了陀螺仪的跟踪方程及其解,分析了陀螺仪跟踪运动的力学实质——进行与章动。为了提高跟踪精度。消除章动现象是必要的。