采用瞬态球状热斗篷方法的浅层地下目标红外隐身技术

由于浅层地下目标与背景土壤的热物性不同,影响了整个区域表面的温度场分布,容易被敌方探测系统发现并击毁。针对这一问题,考虑太阳辐射、天空辐射以及风速的影响,建立了埋藏地下目标的区域温度分布传热模型,揭示了不同时段埋藏地下目标对区域表面温度场的影响。在变换热力学的基础上,通过坐标变换的方法,推导出球状瞬态热斗篷的导热系数的通解表达式。根据等效介质理论,对设计的热物性参数进行均质化,并通过数值实验方法验证了基于热斗篷地下目标红外隐身技术的可行性。     

采用PWPF调节器的再入飞行器最优控制分配方法

针对具有反作用控制系统(Reaction Control System,RCS)和气动舵两类控制机构的再入飞行器,提出一种基于脉宽脉频(Pulse-Width Pulse-Frequency,PWPF)调节器的最优控制分配方法。将RCS的输入信号转化为连续变化量,RCS与气动舵的控制分配问题被描述为二次规划问题,并采用有效集方法对其求解。采用离散法和PWPF调节器将优化结果转化为RCS的开关机状态。与混合整数规划问题相比,连续二次规划问题更容易求解,计算速度更快。通过对二次规划问题的重构,该算法能有效地应对故障情况。     

2014—2016年FY-3C与COSMIC掩星电离层特征参数的比较

利用由FY-3C和COSMIC两个全球导航卫星系统无线电掩星任务提供的2014—2016共3年的电离层电子密度廓线，基于时间间隔7.5 min、经纬度间隔2.5°的时空匹配窗口，对两个掩星任务的电离层峰值密度（NmF2）和峰值高度（hmF2）进行了比较。结果表明：由两个任务得到的特征参数相关性良好，各年之间相关性水平基本稳定，其中各年NmF2和hmF2相关系数的平均值分别为0.87和0.75；FY-3C的特征参数相对于COSMIC的偏差很小，各年NmF2的绝对偏差均值和相对偏差均值分别不超过±0.25×10⁵ el/cm³和±15.0%，hmF2的绝对偏差均值和相对偏差均值分别不超过±7.00 km和±1.80%。此外，由两个任务得到的特征参数在空间上均表现出赤道及低纬地区数值较高且呈“条带状”分布的特点，且两个任务都监测到了2016年相对于2014年和2015年NmF2和 hmF2均存在显著下降的现象     

星空点源背景红外辐射场景生成模型

星空场景建模是空间目标识别与跟踪的关键技术之一.基于中段空间实验红外天文星表(MSX-IRAC),通过位置计算得到该星表内恒星在指定观测时刻、观测地点投影到视场所在平面的坐标,同时利用改进的光谱模板技术,生成视场内所有点源星体的红外光谱(1.2～35 μm),并对光谱积分得到指定谱段的辐射量,最后将恒星位置和辐射信息在二维图像上表现出来,从而实现了一个星空点源背景红外辐射场景生成模型,并通过实例仿真验证了该模型的正确性.     

5G军事应用场景及专网部署研究

5G具备高带宽、低时延和广连接的能力,可有效满足不同军事应用场景差异化信息传输的需求.基于军事应用场景的独有特征,构建5G军事应用关键性能指标体系,提取作战指挥、作训演习、后勤保障和特装保障4类典型军事应用场景.根据不同军事应用场景的环境特征和信息传输要求,提出4种5G军事应用专网的部署方案,并提出与现有军用信息基础网络设施融合的可行方式.     

基于场景的C2系统的模拟与评价方法

为适应一体化联合作战指挥控制系统快速决策与实时性能评价的要求,提出一种基于场景的系统快速模拟与评价模型.其优点在于①根据系统需求实现系统的建模、仿真代码自动生成及性能评价.②模型自适应能力强,系统场景设计中的冲突、不完整、安全、性能及行为错误等问题都可以通过仿真过程中不同方面的动态分析检测出来.     

虚拟场景中的碰撞检测算法

综述了当前出现的虚拟场景中的各种碰撞检测算法。重点对包围盒层次法中的轴向包围盒法(AABB)、方向包围盒法(OBB)、离散方向多面体法(K-DOPs)的检测原理和检测效率进行了分析比较。得出的主要结论是:包围盒层次法应用极为广泛,检测效率取决于对包围盒的选取。K-DOPs是介于AABBs和凸包之间的包围盒,只要合理地选取平行平面对的个数和方向,就可以在碰撞检测的简单性和包裹物体的紧密性之间取得较好的折衷。     

基于作战场景的箔条走廊信号衰减能力分析

面对箔条运动、多雷达威胁以及不同的攻击场景,箔条走廊的干扰效果往往呈现非均匀、动态的特性。构建了基于作战场景的箔条干扰走廊衰减能力分析模型,通过仿真,重点分析了箔条抛撒间隔、攻击速度、攻击滞后时间等对箔条走廊衰减能力的影响,并提出了箔条干扰走廊运用的一些建议。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题，提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系，将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数，构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分，结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构，通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法，满足实时性和准确性要求，所提方法具有良好的应用价值。