高炮对巡航导弹毁伤概率仿真

针对高炮射击中误差的复杂性,根据相关性把射击误差分为三类,并通过近似方法把射击误差由三类转化为两类,进而借助分布函数合成定理法对高炮单炮一发的毁伤概率计算提出了算法,并在此基础上依次给出了单炮一次点射以及炮连一次点射对巡航导弹的毁歼概率计算方法;且运用此计算方法,参照巡航导弹的参数来选取计算参数,通过仿真的方法研究了巡航导弹的易毁性以及射击时目标被弹面积的变化对毁歼概率计算结果的影响,并给出了相应仿真结果.     

多传感器数据融合性能评估的方法论

由于多传感器数据融合的处理过程是多级别多层次的,相应的融合算法多种多样,因而融合性能的评估一直是该领域研究的重点和难点.为了提高系统的重用性,把性能评估过程当作一个完整的融合过程,提出一个数据融合评估系统体系结构设计方法.以此为基础的系统评估,大大提高了数据融合评估系统的通用性,增强了系统设计人员与用户之间理解的一致性,达到充分利用系统资源和发挥系统性能的目的.     

一种新的基于小波变换的多尺度边缘提取方法

选取二维高斯函数的一阶偏导数构造小波函数,利用小波变换的多尺度特性,结合"非极大抑制"的方法,提取图像的多尺度边缘信息.对传统的小波变换算法进行了简化,显著降低了算法的复杂性和计算量.通过调整小波变换的尺度,既能够获取图像的细节边缘信息,又可以提取图像的粗轮廓边缘信息,仿真实验取得了比较理想的结果.     

基于多模型滤波的只测角跟踪方法

只测角单站无源定位跟踪系统中,目标初始状态估计精度较低时,采用扩展卡尔曼滤波算法经常出现滤波发散的情况.针对这一问题,提出了一种多模型扩展卡尔曼滤波方法,根据目标的初始状态估计设计了五个扩展卡尔曼滤波模型,对目标运动状态进行多模型估计,在滤波过程达到稳态后,再采用单模型滤波.仿真实验验证了算法的有效性.     

防空兵作战战场环境的仿真

战场环境的仿真就是利用虚拟三维仿真技术形象地模拟防空兵作战指挥训练场景及训练过程,合理构造系统总体结构框架,设计防空兵作战战场环境的基本模块:地形地貌、天空体、气象、大气、高炮导弹战车等模型、战场态势、空情处理、声音以及通信等.重点讨论基于遥感、DEM、分形算法等技术地形匹配技术,基于半球体网格的天空体模型,以及空情航迹滤波算法,基于粒子系统的烟雾处理等,对开展防空兵战技训练及有关软件的研制具有一定的理论和实践参考价值.     

模糊规则推理在某型导弹故障智能诊断中的应用

针对某新型导弹武器装备尚未形成全面技术保障能力的现状,构建出基于模糊规则推理(模糊矩阵算法和规则推理)的导弹故障智能诊断平台,降低了故障诊断中的误判和漏判,充分发挥了该型导弹装备的效能.该故障诊断系统的诊断方法具有一般性,可推广应用到其他装备的故障诊断系统.     

弹炮结合多层防空体系服务概率分析

现代防空作战中为有效应对敌可能采取的饱和攻击,确保重点目标或者重要地域的对空安全,地面防空兵部队通常采用弹炮结合、多层部署的方法.利用排队论全概率事件理论相结合的方法,分析了弹炮可能的组合方式下的防空体系服务概率.通过对各种组合方式下的防空体系下服务概率的对比,可以对部署方案进行评估,为指挥员进行决策提供参考和依据.模型思路清晰,算法简洁实用,为分析防空体系的服务概率和作战效率提供了一种非常有效的方法.     

海面多径环境下雷达目标俯仰角测量提取的研究与应用

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地影响了雷达对低空目标俯仰角的测量。通过对多路径反射环境模型分析,同时考虑镜面反射和漫反射的干扰,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时俯仰角测量误差的产生原因,将传统的多目标分辨算法(C2算法)与偏差补偿技术相结合应用于低角多径环境下偏轴跟踪目标俯仰角的测量,弥补两种算法各自的不足。在给定的测量环境下对不同高度目标进行仿真,得到良好的仿真结果,表明两种算法结合使用,可较大地提高低空目标偏轴跟踪俯仰角的测量精度。并将其应用于某型雷达对掠海巡航飞行目标测量数据事后俯仰角的提取,与雷达实时输出的俯仰角测量数据相比,验证了该算法的有效性和可实施性。     

基于Agent的分布式海上编队防空作战仿真体系

现代海战中,对空防御已经成为水面舰艇编队防御的主要内容.针对舰艇在整个编队防空体系中的角色,开发了自治/半自治CGF兵力,提高了战场对象描述的智能化水平和逼真度,在应用中将聚合级CGF作为一个联邦成员加入到平台级作战仿真应用中,整个仿真系统采用开放型设计,可以方便地嵌入各种算法和数据融合.研究表明:所开发的CGF联邦成员提高了海上编队防空作战仿真的通用性和建模工作的效率.     

双基阵纯方位TMA的一种自适应算法仿真

为了改善普通卡尔曼滤波算法在观测噪声统计特性未知情形下处理双基阵纯方位TMA问题时的滤波性能,提出了一种在线估计观测噪声统计特性的自适应卡尔曼滤波算法,计算机仿真结果表明,该算法能够在线估计观测噪声统计特性,使Kalman滤波器始终处于稳定状态,并精确地估计目标的运动参数,同时指出了自适应算法的初值选取对滤波收敛速度的重要影响,当滤波初值选取恰当时会明显加快滤波收敛过程.