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1.
为解决多机协同空战中对导弹制导权移交时的制导机选择问题,建立了一种新的制导优势模型。分析了空空条件下制导优势的影响因素,主要包括机载脉冲多普勒雷达对目标的探测能力、雷达制导链路能力和导弹回传链路能力;根据不同态势下目标的雷达截面积和地杂波,采用探测概率建立了雷达探测优势模型;根据制导链路和回传链路接收的功率,建立了不同态势下的制导链路优势模型和回传链路优势模型;将前述三者优势聚合为制导优势模型。仿真实验证明了模型的合理性与有效性。  相似文献   
2.
在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。  相似文献   
3.
对制导弹药的射击效能进行评估在仿真试验领域具有重要的意义。依据某制导弹药的工作原理及影响其射击精度的主要因素,制定了其射击效能评估指标体系。运用层次分析法(AHP)计算了各级指标的权重,划分了评估等级,并在各个指标隶属度的计算中引入了云模型算法。最后,将评估结果以隶属云的数字特征的形式表示出来。  相似文献   
4.
首先对比弹体压心位置变化对火箭增程弹道和末制导炮弹名义弹道的不同影响,重点分析弹体压心位置变化对末制导炮弹末导段弹道的影响特点,得出弹体压心位置变化对末导段弹道的捕获域和有效攻击区有着重要影响的结论。该结论对末制导炮弹的射表编拟以及新型末制导炮弹的设计都具有重要指导意义。  相似文献   
5.
针对协同制导交接时的导弹指示问题,利用坐标变换及时空配准等方法,通过对协同信息处理设备的讨论以及导弹指示信息解算模型的分析,建立了平面解算模型与椭球面解算模型两种坐标变换解算模型.对两种模型的求解方法分别进行了说明.对各种模型的解算效果进行了仿真计算及比较分析.所得模型及解算方法对协同制导作战有一定的理论和实践意义.  相似文献   
6.
面向未来E级超级计算机,提出用于故障预测的数据采集框架,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据。采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小、扩展性好的优点,能够满足未来大规模系统故障预测数据采集的需求。  相似文献   
7.
曾茗  薛向峰 《国防》2016,(5):54-56
兵员周期是客观存在、不断变化、有规律可循的.把握好兵员周期的动态特征、可预计特征、可延展特征、可塑性特征,对于做好征兵工作具有一定的理论指导和创新借鉴意义.  相似文献   
8.
神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.  相似文献   
9.
一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。  相似文献   
10.
增强景象匹配鲁棒性的灰度变换技术研究   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
高可靠高精度的景象匹配技术是自主导航飞行器图像制导技术的核心和关键所在,文章对匹配图像的灰度畸变进行了研究,提出了基于直方图相似变换灰度畸变校正技术,提高了景象匹配定位的准确性和可靠性。由于外部成像条件和成像传感器本身存在差异,匹配图像往往存在较大灰度畸变,使得实时图和基准图在灰度域存在较大不一致,从而影响景象匹配可靠性。文章通过对匹配图像进行直方图的相似变换,将匹配图像直方图调为一致,有效消除了匹配图像灰度差异,调整后图像间的直方图相似系数均在0.95以上。通过10300次独立真实外场景象匹配定位试验,证明本文基于直方图的匹配图像灰度预处理方法可有效消除图像间的灰度差异,减少匹配图像间由于灰度差异而产生的重复模式,大幅提高景象匹配鲁棒性,经过本文方法预处理后的匹配图像景象匹配成功率为99.98%,已满足工程实用对景象匹配算法高可靠性的要求。  相似文献   
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