弹体压心位置变化对末制导炮弹弹道的影响

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。     

动态滑翔运动建模、机理分析与航迹优化

信天翁凭借动态滑翔的飞行技巧从梯度风中获取能量,从而在几乎不拍翅膀的情况下进行长时间、长距离飞行,这种技巧应用于小型无人机上可拓展其完成任务的能力。基于飞行器动力学对梯度风场中的无人机运动方程进行推导和简化处理;利用简化的运动方程,分别从非惯性参考系中的动能定理和机械能变化的角度,对动态滑翔获取能量的机理进行分析;利用微分平坦法,以最小平均控制输入变化率为目标函数,对徘徊模式和平移模式的动态滑翔航迹进行优化计算。分析结果表明:逆风爬升、顺风下滑是动态滑翔基本获能方式。优化结果表明:控制输入变得更加平滑,甚至出现阶段性的常值,使得控制更加简化;徘徊模式下,当风梯度作为决策变量时,优化过程可在[0,0.5 s-1]的区间上找到使得目标函数值最小的风梯度;平移模式下,目标函数值在该区间上单调递减。     

基于垂直线列阵的深海被动目标定深误差

首先研究了在深海环境下,采用三阵元垂直线列阵水声探测系统进行被动目标定深的基本原理。然后分别从随机误差、阵元配置偏差和相干多途水声信道干扰的角度,对被动目标定深的误差源进行了理论分析,并推导了相关公式。通过仿真实验,总结出各误差源对被动目标定深精度影响的规律,为进一步开展被动目标定深研究、提高被动目标定深精度奠定了基础。     

基于数字地图的威胁空间建模与仿真

利用雷达地形遮蔽盲区进行低空突防对敌人地面目标进行攻击是航迹规划关键技术之一.在综合考虑作战区域地形、敌方防空力量等因素条件下,应用人工势场理论对威胁空间的威胁级别进行量化处理,建立了战区势场模型.通过仿真证明,该模型更加符合真实的战场环境,为战斗机任务规划特别是航迹规划提供了参考依据.     

基于图像信息的多特征空间坦克姿态估计

坦克作为地面战场的主要目标,分析其姿态至关重要。根据坦克姿态估计的需要,在可见光条件下采集了坦克车体纵轴与瞄准镜光轴不同夹角的图像作为训练集。利用主成分分析法选取了目标的主要特征向量,每个训练子集用3个特征向量表示,利用少量的特征向量建立目标的8个特征空间,降低了空间的维数。设计判别准则将待识别目标向量与重构向量之间的余弦值进行比较,即确定目标所在的空间位置,完成了目标姿态的识别。实验结果表明,利用建立目标多特征空间的方法识别目标空间位置是有效的。     

外弹道数据融合实时算法研究

信息融合技术可以大大减轻指挥决策的工作量,增加信息置信度,减少模糊性,改善系统可靠性.针对靶场实时测控数据处理中急待解决的成片野值干扰等难题,在实时环境中采用数据融合处理方法,讨论了外弹道数据融合实时算法所面临的关键技术,并通过分析与论证得出可行性结论.结论对进一步的系统设计与软件实现具有指导意义.     

一种连续修正速度方向的导引方法

考虑制导炮弹由身管武器发射，其飞行控制能力和导引信息量有限，基于预测落点位置偏差量来修正速度方向并在控制时间内连续分配导引指令的思想，提出了一种新的三维末制导方法。根据非线性弹道方程组的级数解预测弹丸落点位置，得到落点与目标的偏差，并提出了两种通过此偏差解算当前速度方向修正量的方法。取剩余飞行时间为修正时间，通过将速度方向修正量分配到整个剩余导引段建立了加速度修正公式，以减小导引指令饱和的可能性。通过连续地预测落点和分配加速度指令来实时地导引飞行。仿真结果表明：该导引方法简单可行，精度高，对控制能力要求较低，且具备较好的制导效果和毁伤效果，为该体制制导炮弹的应用提供参考依据。     

无人机自主控制应用需求及研究发展分析

随着无人机装备的快速普及,自主控制技术越来越成为提高无人机系统生存能力、适应能力和任务完成能力的重要因素。通过对无人机实战场景和使用需求的分析,提出近期对自主控制技术应用的重要需求是提高无人机感知能力和对故障及飞行状态的适应性。分析了当前自主控制技术在外部态势、内部态势和适应性飞行控制方面的研究和应用现状。最后,根据对应用需求的分析和当前相关技术的发展应用情况的考察,提出了无人机适应性自主控制的技术框架。     

The effects of model parameter deviations on the variance of a linearly filtered time series

We consider a general linear filtering operation on an autoregressive moving average (ARMA) time series. The variance of the filter output, which is an important quantity in many applications, is not known with certainty because it depends on the true ARMA parameters. We derive an expression for the sensitivity (i.e., the partial derivative) of the output variance with respect to deviations in the model parameters. The results provide insight into the robustness of many common statistical methods that are based on linear filtering and also yield approximate confidence intervals for the output variance. We discuss applications to time series forecasting, statistical process control, and automatic feedback control of industrial processes. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.