激光测距系统控制策略研究的一种新方法

首先运用更新理论研究了激光测距系统漏测点的分布规律,在该系统跟踪目标的角误差为平稳高斯过程的前提下,给出了易于计算的漏测点分布律的显式表示,为求取使不可补漏测点出现概率最小的控制策略提供了一条行之有效的新途径。     

消除本体扰动的实现方法及分析

在一个大系统中,由于本体的运动,必然对装在其上的一些需要定向工作的仪器设备产生扰动。本文以自行高炮为例,提出了消除本体扰动的方法,并进行了仿真分析。     

非线性系统的神经网络广义预测控制

研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用，基于BP网络构造神经网络预测器，利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络，根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小，得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤，讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明，这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。     

空域窗射击毁歼概率解析计算模型

为提高未来空域窗射击技术对空中机动目标的毁伤概率,需要根据目标机动幅度对未来空域窗的大小进行动态设定,故提出“自适应射击窗”的概念.空域窗大小设定的依据是使毁歼概率最优.可以采用解析法来在线计算该毁歼概率值.在分析空域窗射击误差的基础上,演绎了均匀分布法与高斯和法两种毁歼概率解析计算方法的公式.以毁歼概率蒙特卡罗法仿真数据为基准值,对两种解析法的计算精度进行了对比分析.仿真结果表明,高斯和法的计算精度显著优于均匀分布法,且满足实时计算要求,适于在线评估空域窗的射击效能.     

基于多模型的模拟电路软故障诊断

针对电子装备模拟电路故障诊断过分依赖专业技术人员和诊断专家的不足,提出利用信息融合技术,综合极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)以及BP(Back Propagation)神经网络等智能故障诊断模型,对模拟电路软故障进行诊断的故障诊断方法。通过对不同模型分别输入不同频率的电压信号,得到每个模型的诊断结果;采用DS(Dempster-Shafe)证据理论对每个模型诊断结果的可信度进行评估,确立每个模型诊断结果的组合置信度。通过不同模型诊断结果的决策层融合,最终获得诊断结果。以某型装备滤波电路的故障诊断为例,多模型融合诊断结果的准确率比单一方法模型的诊断准确率有了明显的提高,证明了该方法的有效性。     

支持向量机技术的雷达板级电路快速故障诊断

介绍了支持向量机的基本原理.针对目前雷达装备诊断过程中存在的可更换板级电路多、传统诊断方法不理想等问题,提出了一种基于支持向量机的雷达板级电路快速诊断方法.建立了故障诊断样本训练和测试平台,对某型雷达预调器板进行了故障诊断实验.结果表明,该方法诊断准确性高,比其他方法更为快速有效,较好地解决了雷达可更换板级电路的故障诊断问题.     

基于几何解算的飞机三维姿态测量方法

针对单站光测图像,提出一种基于目标形状特征的三维姿态测量方法。在已知飞机外形尺寸、光测设备成像参数以及飞机与光测设备之间距离的情况下,根据飞机参考平面(水平机翼所在平面)与成像平面平行和不平行时成像尺寸的差异,可以估计出飞机参考平面相对于成像平面的位置关系,从而得到飞机相对于摄像坐标系的三维姿态,再通过坐标转换即可得到飞机相对于大地坐标系的三维姿态。该方法充分利用了目标和成像设备的先验知识,避免了复杂的模型匹配过程,具有较好的准确度和实时性,对目标的精确控制和跟踪具有重要意义。     

C~3I系统中的数据融合技术

对C~3I系统中的数据融合技术进行了比较全面的介绍,从系统功能和体系结构两个方面分析了数据融合的模式,利用系统分析的方法对数据融合算法进行了讨论,对数据融合的发展方向进行了展望。     

多目标数据关联及航迹管理建模与仿真

利用分布式推理判决理论较好地解决了数据融合中目标数据关联问题,并对目标航迹的真实跟踪概率（ＴＴＰ）进行了研究,在ＭｏｄｅｌＣ和ＭｏｄｅｌＤ假设的基础上给出了ＴＴＰ的计算公式,并利用ＴＴＰ对航迹进行了有效的管理。最后利用ＭＡＴＬＡＢ语言进行了仿真。