粒子群算法的弹道参数辨识方法

提出一种基于粒子群算法的航空武器气动参数辨识算法,该算法采用粒子群算法计算航空武器气动参数分段函数的分段边界点马赫数值,在此基础上采用实数编码遗传算法计算分段函数的多项式系数.采用该算法进行某型炸弹阻力系数辨识计算,计算结果表明:该算法可行,且计算的阻力系数精度高.计算结果已成功应用于某型航电火控系统的设计中.     

基于聚合模型的高轨预警卫星威胁评估

高轨预警卫星威胁评估是导弹作战指挥辅助决策的重要环节，可以为指挥员的太空目标选择提供依据。在分析其威胁要素特征的基础上，提出了采用“聚合模型”开展威胁评估的方法，并给出了威胁评估步骤。通过分析美国高轨预警卫星的工作模式及作战流程，选取了扫描探测、凝视跟踪及外部等三个方面的关键性威胁要素，并构建了各要素的评价函数模型。基于上下层威胁要素之间关系的不同，给出了两种不同的聚合模型，采用该模型分析了所选要素之间的聚合关系，得到了高轨预警卫星威胁评估模型。最后通过实例计算，验证了该评估方法的可行性和实用性。     

直流衰减静测法局部辨识同步电机参数研究

研究了用于局部辨识同步电机参数的直流衰减静测法,介绍了直流衰减静测法的试验过程和局部辨识的概念,建立了三相同步电机静态直流衰减试验的数学模型,利用最小二乘法实现了参数的辨识,最后以某参数已知的具体电机为例,局部辨识了该电机的d轴参数.     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。     

基于公平谓词法的JMS消息过滤改进算法

研究了JMS发布／订阅消息传递模式的工作机制，分析了JMS在对事件进行匹配时的过滤算法，针对该算法的不足提出了采用公平谓词法来改进JMS的消息过滤速度，改进方法对基于JMS的发布／订阅应用程序的开发具有一定的指导意义。     

反渗透系统水的回收率研究

反渗透技术是海水淡化技术的重要组成部分，其中水的回收率设计问题是反渗透系统设计的重要方面。在不影响反渗透膜寿命的前提下，回收率设计最基本的依据是提高整个系统的经济性。在综合分析回收率对系统规模、运行成本以及传质过程三个方面的影响之后，认为提高回收率有利于降低系统规模的建设成本以及运行成本，但是由于膜的传质过程的条件限制，回收率的提高必须限定在一个范围内。     

基于约束条件的海上机动目标位置长期预测模型

海上目标运动模型已经有很多,但是对海上机动目标位置的长期预测问题还没有得到很好的解决。灰色系统理论是解决时间序列问题的有效工具,将其与海上机动目标的运动特点相结合,可以较准确地预测海上机动目标在未来较长时期内的位置分布,为引导卫星搜索海上机动目标提供理论依据。     

基于运动参量的战斗实体模糊聚类方法

战场范围扩大、战斗实体位置疏散使得按照位置进行聚类的方法可信性降低。担负同一作战任务的若干战斗实体往往因保持队形的需要而具有相似的运动规律,因此,使用实体位置、速度、加速度等运动参量进行模糊聚类能够克服位置疏散带来的聚类困难。对实体的运动参量进行归一化,建立模糊等价关系矩阵,根据需要选择适当的截集水平进行聚类,得到不同级别建制的聚类结果。经实验数据检验,该方法能够取得满意的聚类效果,辅助各级指挥员对战场态势进行分析和评估。     

基于序列二次规划算法的控制律寻优设计

针对某型无人机设计的纵向控制系统,运用经典控制器设计,然后通过参数优化而进行时域自动调节控制律参数的方法设计控制律,优化算法采用序列二次规划法.自动调参的过程是直观可视的.仿真结果表明运用该方法所设计出的控制律满足飞行品质要求,比传统的人工调节控制器参数效果更好,并提高了工作效率.这种方法可以应用于其他控制对象.     

军用卫星的发展趋势分析

给出了军用卫星未来的发展趋势 ,包括成像侦察卫星、预警卫星系统、通信卫星系统和导航卫星系统的发展趋势 ,指出了小卫星应用的发展方式 ,归纳了卫星组网的设计方法和应用现状 ,最后分析了小卫星编队飞行的应用特点。