始终处于大气层内飞行的TBM被动段弹道预测

对大气层内飞行的TBM弹道进行预测时,需要根据不同的应用要求,在求解精度允许范围内用近似方法对六自由度运动进行简化,获得简便实用的弹道预测方法。在假设获得TBM被动段弹道初始位置和速度参数的基础上,首先构建简便实用的处于大气层内飞行的TBM被动段抛物线弹道模型;然后将雷达测得的TBM被动段弹道初始位置和速度参数作为初始条件,对弹道方程采用精度较高的龙格-库塔法进行求解,相应得出被动段弹道上各点及落点的位置和速度参数,进一步确定出落点位置的地理位置经纬度。在某地空攻防对抗仿真项目中应用表明,弹道模型及其求解方法可应用于实战或较为逼真的仿真系统中。     

基于Monte Carlo法的地空导弹火力分配优化问题研究

在确定地空导弹对目标的可射击系数、火力重叠修正系数和转火矛盾修正系数的基础上,结合Monte Carlo法的基本原理,介绍了解决地空导弹火力分配优化问题的一般步骤。运用计算机模拟技术,通过算例,证明了该方法的可行性,为有效解决地空导弹火力分配优化问题提供了一种较为科学的方法。     

雷达组网系统抗压制干扰部署优化算法研究

针对雷达组网系统抗压制干扰部署优化问题,讨论了雷达及其组网系统的残剩可探测区动态定量评估模型,定义了雷达及其组网系统的探测能力下降指数、雷达装备利用率及其抗干扰效能指数,给出了一套完整的组网系统抗压制干扰综合效能动态定量评估模型、优化布站决策模型及相应的实用算法。3部雷达组网的仿真试验证明了其有效性。     

RBF网络用于战车火控系统弹道解算的方法

弹道解算问题对战车火控系统的性能有着直接的影响.传统的弹道解算方法在精度和实时性方面都存在一定的局限性.为了提高解算精度、战车首发命中率和解算的实时性,基于RBF网络的函数逼近及预测能力,将RBF网络用于弹道解算,对传统算法进行优化,得到了新的弹道解算方法.最后对所提方法进行了仿真,发现新方法在解算精度没有降低的条件下,大大提高了弹道解算的实时性.     

伪线性卡尔曼滤波的观测器轨迹优化算法

单站被动式跟踪存在强非线性和弱可观测性,即便观测器的运动满足可观测性条件,滤波仍然可能发散.针对此问题,使用伪线性卡尔曼滤波器,应用费希尔信息量、罗美达下限等方法对轨迹进行优化,该优化方案避免了对目标与观测器的径距信息的近似.仿真表明:该方法与传统方法比较,计算量较小,优化得到的轨迹简单,滤波精度得到改善.最后给出了在一定条件下,观测器的"最优"运动规则.     

甲板坐标系下速率火控射击诸元解算及弹道修正

速率火控系统是在甲板坐标系下解相遇的,它不依赖于导航系统.它与常规火控不同,甲板倾斜的修正不能采用简单的坐标系变换的方式.针对速率火控甲板倾斜修正问题,指出了两种需要进行甲板倾斜修正的情况,推导给出了计算方法,通过原理仿真计算,验证了计算方法的正确性.     

分层任务网络在UCAV规划中的应用

无人战斗机任务规划对提高它的生存能力、突防能力、作战效能具有重要意义.分层任务网络规划是一个有效的规划方法,HTNP的最大好处在于,搜索受控于细心设计的方法.在某种意义上讲,一个HTN规划器只描述了如何使用操作,给实际使用带来了困难.在HTNP中引入目标协调机制、禁忌表等,将原有"离线"式方法变为"在线"式方法,提高了方法的适应性能.可以根据情况的变化,随时生成新的规划,降低了预先设计方法的数量,从而降低工程实施的难度.     

基于离散化模型的雷达优化配置与部署方法

雷达优化配置与部署问题存在模型复杂的问题,很难对其进行优化.提出了一种基于网格的离散化模型.雷达配置与部署的方案、雷达网对防区的覆盖能力以及雷达布站的约束条件都分别通过网格和矩阵进行了定量描述,在此基础上,建立了雷达优化配置与部署问题的数学模型.这样就可以采用模拟退火算法对该问题优化.仿真实验证明了该方法的有效性和可行性.     

空投水雷入水及水下弹道的设计与仿真

水雷空投可以增加布雷的隐蔽性和突发性.针对空投水雷入水及水下弹道进行了研究.在建立了六自由度的水雷水下弹道数学模型和水雷入水击水力计算的数学模型基础上,通过实例对水雷的水下弹道在Matlab/Simulink环境下进行了仿真计算,最后给出相应的仿真结果和分析.仿真结果显示水雷弹道稳定,证明了基于Matlab/Simulink的空投水雷水下弹道仿真方法是有效可行的.     

基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.