作战系统开发和验收试验的仿真

本文介绍美国海军程序开发者和验收试验机构在作战系统一级(以舰艇级别为基础的最高一层级别)共同使用的仿真程序。作战指挥系统(CDS)子系统执行舰载作战系统的指挥和控制。为实现这一功能要求有来自雷达、声纳和通信数据链的传感器信息。以这些传感器输入为基础显示出一个一致的图象,为对付每个威胁使用什么武器提供正确的决策。CDS也与武器系统接口,根据威胁的优先权逻辑直接交战。传感器信息连续输入CDS系统,而且根据环境、目标的流量和天气杂波可以实现高稳态和瞬时数据率。在本文中,CDS、传感器、通信设备和武器系统的组合等于作战系统。 美国海军使用的CDS采用高性能、多中央处理机的、能处理大量输入/输出数据的军用数字计算机。显示设备一般采用图形和数据显示,人机接口对确保获得和理解正确信息特别重要,致使决策能在无复杂性的情况下执行。指挥和控制硬件要求采用实时软件结构,以满足处理任务要求。 CDS程序的开发要求对各种传感器、数据链和武器系统接口进行实际或合理的仿真。这种要求是为了在开发的后期阶段和其后的试验阶段有适当的激励。本文介绍在美国海军综合作战系统试验所在由程序开发者和试验者使用的实时仿真程序开发方面的情况。     

多传感器数据融合结构及其技术述评

在国防部(DOD)的指导下,实验室联合指导委员会(JDL)成立了一个传感器融合委员会,它们开发出的数据融合结构非常成功。该结构的目的在于在数据融合研究者之间,建立一种标准的和通用的语言。JDL开发的结构主要为了军事应用。不过,当国际政治和经济气候急剧变化时,反映快速变化着的环境是极其重要的,因此,必须把重点放在灵活的处理能力上,以便容易接收各种工业/商业要求。 本文从JDL数据融合结构和其它非军用融合结构必不可少的功能元件组成的简短评论开始。本文的主要目的是指出那些在传感器融合研究界和应用界引起混乱的某些重要的问题,并且向实际工作人员提供应用指导。     

霍洪会丹心一片献武装

平原县王库乡武装部副部长霍洪会热爱武装事业,争创一流成绩的事迹,在当地广为传颂。为搞好国防教育,他的足迹遍及全乡每个村庄和20多所学校,举办国防教育演讲会、国防教育征文和国防教育知识竞赛;为搞好民兵整组工作,他     

黑海的秘密 连载之三

43黑海的秘密 连载之三@贝尔热 @德.杜埃~~     

57—2航箭超前问题分析

分析了某型外贸机空对地发射５７－２航箭射导弹着点超前的基本原因,并从工程实践出发,提出了解决超前问题的新思路。其基本设想是在武器瞄准方程计算火箭弹道的初始条件中加入一个火箭爬升角增量和火箭虚拟速度增量,使计算弹道逼近实际弹道,避免了重新修正火箭阻力函数,重新计算弹道及弹道拟合的周期长、费用高的常规办法。进而在此基础上修改了平显软件。经验证试飞,获得满意结果。     

医用微波技术:微波气球状血管成形术

本文对防治斜纹夜蛾的农业防治、生物防治、化学防治等方法，进行简要的综述。     

潜艇指挥控制系统人机接口的设计

操作手和机器之间的交互作用是验收和有效使用潜艇作战系统的关键因素。人机接口的设计通常取决于以经验判断为基础的原型设计和验证。 然而,需要一种更严密的方法。这种方法应能根据总的性能要求(有效性和时间性)和作战情况确定操作手任务,并能进行系统功能和结构的设计。 作者介绍了一种方法和一组有关工具,这些工具能提供: ——根据产生数据流和事件表的作战情景的仿真,收集符合作战情况的任务。 ——对于各种自动化水平的假设,按照数据处理任务中的每一种功能评估操作手操作负荷。 ——根据优先顺序和操作手操作负荷的假设,进行数据处理任务的组织。 ——进行整个系统操作原型设计和评估。     

使用SBIR序列帧的动目标滤波

本文根据多帧的以空间为基础的红外(SBIR)数据为动目标探测和跟踪提出了三维(3-D)有限脉冲响应(FIR)滤波器。在Ip意义上提出一个最佳的3-D FIR滤波器设计技术,它适于上述应用。该技术是在公开发表的文章中介绍的第一种3-D FIR设计技术。提出了定向、匹配和自适应的3-D滤波技术。滤波以前,需要估计杂波均值并扣除均值。讨论了处理机动目标的定向和/或匹配滤波器的实时实现并提出了滤波器的设计方法。最后根据实际的SBIR数据进行所提出的滤波器与其他现有的3-D FIR和无限脉冲响应(IIR)滤波器的性能比较,由此说明所提出的3-D滤波器的优点。     

机动驱动α—β和α—β—γ跟踪滤波器

本文介绍了用于高速运动航迹的一组新的α—β和α—β—γ跟踪滤波器的最佳增益。增益的选择是由机动航迹的真实加速度或“冲击运动”和雷达量测误差要求驱动的。机动驱动(MDF)α—β和α—β—γ跟踪滤波器的实现是直截了当而毫不含糊的。     

用于跟踪机动目标的交互式加速度补偿算法

两级卡尔曼估计器研究针对在有随机偏差的情况下的状态估计,通过把目标加速度视为一偏差向量,用于对机动目标的跟踪。此时,目标加速度作为一个偏差,第一级估计器包含了一个常速机动模型,由其估计出目标位置和速度,而第二级估计器则估计目标加速度。当目标机动被检测出时,则该加速度估计用于修正第一级估计器中的估计。本文介绍的交互式加速度补偿算法(IAC)能克服对两级估计器明显机动检测的要求。此IAC算法被视为是一个具有两个加速度模型的两级估计器:零加速度的等速度模型和等加速度模型。交互式多模型算法(IMM)用于计算加速度估值,以补偿等速滤波器的估值。仿真结果表明,IAC算法的跟踪性能和IMM算法的性能相当,而计算量大约是IMM算法的50%。