影响图建模理论及其应用实例分析

影响图方法体现了定性分析与定量分析相结合的建模思想,可对复杂系统进行规范化建模。介绍了影响图建模思想和相关的基础理论,通过对C4ISR系统参与下的战术防空作战过程的分析,给出了描述作战过程所需的参数及其间耦合关系,最后采用影响图方法建立了防空作战的影响图模型,并指出了应注意的几个问题。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

舰载武器作战使用条件仿真量化分析

运用层次分析法、本征向量法和多属性决策问题的数据处理等方法,对舰载武器作战使用的约束条件进行了量化分析和数据处理,系统地描述了单一约束条件和多个约束条件对武器有效使用的概率问题,建立了约束条件下,舰载武器作战使用仿真流程。研究结果对舰载武器作战使用具有一定的指导作用。     

固定节点3D网格部署的水下传感器网络分簇路由算法

水下传感器网络是应用于水下通信的重要传感器网络技术。提出了基于固定节点3D网格部署的水下无线传感器网络分簇算法,设计了3D网格的编址和分簇方法,实现了基于地址分配的节点定位,构建了算法的能耗分析模型。采用MATLAB完成了算法的性能仿真,对比了DS-VBF、IAR和GEDAR 3个算法的平均数据传输延迟和网络生存时间(TTL)。实验结果表明,此算法的平均数据传输延迟较短,可明显提高UWSNS的生存时间。     

美国陆军无人系统力量建设举要

在美军无人系统建设发展过程中,陆军现役无人系统不仅总量最多,而且在军事行动中扮演着重要的角色,发挥着重要的作用。详细介绍和分析了美国陆军无人系统力量建设、训练、部署与配套、作战运用等情况。未来美国陆军将更加注重有人系统与无人系统编组,更加注重无人系统组网作战,更加注重无人化作战。     

后勤物资消耗测算系统设计需求分析

针对当前后勤物资消耗测算方法过于简单粗略的问题,以构建有效的后勤物资消耗测算系统为目的,对系统的设计进行了需求分析。介绍了后勤物资消耗测算的基本流程以及关键理论,研究了后勤物资消耗测算系统的用户特点以及应用流程,着重对系统的功能需求进行了分析,确定了系统各主要功能的相关内容,并按照功能需求确定了系统的组成结构和接口关系,为系统的设计和实现奠定了基础。     

序降应力加速寿命试验(上)——试验分析篇

加速寿命试验是高可靠长寿命型产品的量化评估的重要途径,广泛应用于武器装备的定寿延寿课题中。为了进一步提高加速寿命试验的效率,提出一种新的试验方法——序降应力加速寿命试验。通过理论模型建立、试验数据分析和蒙特卡罗仿真对该方法的有效性进行分析。研究结果表明,在相同的试验环境下序降应力加速寿命试验方法不但能大幅度提高试验效率,同时还能提高试验分析精度。因此,在武器装备的定寿延寿课题中,序降应力加速寿命试验值得推广。     

基于磁流变液的舰载机拦阻过程模糊PID控制

针对舰载机拦阻过程的运动特性分析,建立了舰载机拦阻缓冲过程的力学模型与状态方程,通过对基于磁流变阻尼拦阻缓冲过程的分析,引入了位移和速度矢量作为磁流变缓冲拦阻控制系统的输入,完成基于模糊控制的舰载机拦阻缓冲过程控制。应用模糊PID控制器非线性拟合能力来适应舰载机着舰情况变化,并仿真验证建立的磁流变缓冲拦阻模糊PID算法具有较好的预测精度和应用范围。     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。     

基于循环平稳的DSSS系统窄带干扰抑制技术

在对窄带干扰的频谱特性分析的基础上,采用一种新的利用信号循环平稳特性的方法进行干扰抑制。利用LCL-FRESH滤波器对信号进行更精确的估计,从而有效地抑制了窄带干扰。仿真结果表明,同传统时域预测滤波器相比,这种干扰抑制方法,能够更好地估计和消除窄带干扰,具有更加优越的干扰抑制性能。