近程防空武器网络化跟踪系统

研究多探测器航迹滤波与互联新技术与新方法,把数据融合的基本理论和计算机网络技术应用于近程防空武器的跟踪系统中,得到了近程防空武器网络化跟踪系统的框架.应用数据融合和计算机网络技术可以提高近程防空武器的使用效率.     

区域防空网络化作战系统中战术数据链应用

在网络化作战模式下,只有依靠不断发展的数据链技术,才能实现信息源、武器平台和指控中心三者之间的链接.主要探讨了战术数据链的特点、发展情况及其在区域防空网络化作战系统中的体系结构、信息流程等问题,重点突出了战术数据链中与现代化作战模式相适应的环节,分析了区域防空网络化作战系统中专用战术数据链所涉及的一些关键技术.将为构建适合区域防空网络化作战的战术数据链提供一定的参考依据.     

Transient analysis of Markov models of fault‐tolerant systems with deferred repair using split regenerative randomization

The (standard) randomization method is an attractive alternative for the transient analysis of continuous time Markov models. The main advantages of the method are numerical stability, well‐controlled computation error, and ability to specify the computation error in advance. However, the fact that the method can be computationally very expensive limits its applicability. In this paper, we develop a new method called split regenerative randomization, which, having the same good properties as standard randomization, can be significantly more efficient. The method covers reliability‐like models with a particular but quite general structure and requires the selection of a subset of states and a regenerative state satisfying some conditions. For a class of continuous time Markov models, model class C₂, including typical failure/repair reliability‐like models with exponential failure and repair time distributions and deferred repair, natural selections are available for both the subset of states and the regenerative state and, for those natural selections, theoretical results are available assessing the efficiency of the method in terms of “visible” model characteristics. Those results can be used to anticipate when the method can be expected to be competitive. We illustrate the application of the method using a large class C₂ model and show that for models in that class the method can indeed be significantly more efficient than previously available randomization‐based methods. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法

提出了一种基于粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法.该方法运用粗糙集理论进行知识规则的提取,用提取的规则对航空电子系统输出数据进行分类,再用神经网络对每一类进行辨识,最后用粗糙集分类结果与各个神经网络输出进行综合得到系统一步预测结果,将该预测结果与航空电子系统实际输出进行阀值比较,进而进行故障诊断.实际应用表明该方法可行并能够有效地检测系统故障,故障诊断率高.     

基于随机Petri网的综合航电系统建模及分析

提出了一种利用随机Petri网对综合航电系统进行建模和性能分析的方法.首先,建立了综合航电系统数据总线传输系统的随机Petri网系统模型,通过系统模型进行综合航电系统的性能分析;其次,给出了航空电子综合系统数据总线传输基于固定主控端周期指令的总线性能分析结果;最后,通过两种分析结果的比较,得出了基于随机Petri网对航空电子综合系统数据总线传输建模分析是可行的结论.     

多传感器参数融合研究

防空导弹武器系统为了适应“网络中心战”,对多传感器参数融合进行了研究。给出了同时间点参数融合的加权最小二乘法与不同时间点参数融合的Kalman综合滤波法。对于各方法的性能,不仅进行了简要的理论分析,还给出了仿真实验的数据结果。理论分析与仿真实验都证明了这2种方法具有优异性能。     

用VB6.0实现分布式监控系统中的数据通讯

本文详细介绍了用VB实现分布式监控系统中的数据通讯,用数据通信将微机连在一起实现数据共享,从而对发射机状态进行集中监视管理和分散控制。     

基于时域平均的齿轮故障诊断

提出了信号时域平均处理的新算法,解决了周期截断误差对平均结果的影响,并对测取的齿轮箱齿轮故障振动信号进行了处理。实验结果表明:该方法在齿轮故障信号的处理中能够消除背景噪声的影响,取得比较理想的效果。     

基于虚拟样机的武器装备远程诊断技术研究

针对部队武器系统维护与诊断资源没有很好整合的现状,以网格技术为基础,提出了建设全军层面的武器维护与诊断网格平台的思路,并建立了基于嵌入式智能代理的武器系统诊断网格模型,对模型涉及的关键技术进行了分析;引入虚拟样机仿真技术,结合武器系统设计的发展现状,提出了基于现场监测与虚拟样机仿真的诊断模型,并对实施步骤进行了研究.     

威胁评估中的一种直觉模糊推理方法

针对战场信息中存在大量不确定性因素的特点,利用一种新的直觉模糊推理方法进行威胁企图分析。推理方法有效利用两个传统Zadeh模糊系统的输出结果,更接近于专家的思维。通过实例研究证明了该方法的可行性。直觉模糊推理是对一般模糊推理的有效扩充和发展,该方法对于提高作战指挥决策智能化具有一定的参考意义。