模糊理论在多传感器信息融合中的应用

利用模糊控制理论能较好解决不确定性问题的特点,将测量信息融合问题融入模糊控制问题中来提高多传感器系统的测量质量;提出模糊融合模型,并介绍了将传感器信息作为模糊控制输入的模糊化问题,以及相应的模糊规则的建立、模糊推理和清晰化处理;提出以相交论域中心作为多传感器的事实来进行兼容度和激励强度的解算;最后进行相应的仿真说明及分析.     

竞争性假设分析法在群体性事件情报预警中的应用

目前，边防部门对于群体性事件预警情报的分析缺乏科学系统的工作流程和分析思路，受思维定势、先入为主等主观因素的影响较为严重。随着科学技术的不断发展，群体性事件预警情报的来源不断扩展，数量不断攀升，如何进行准确的情报分析，成为边防部门面临的一个亟待解决的问题。分析了竞争性假设分析法在群体性事件情报预警中的可行性和实际应用，对预警情报的分析工作有一定的借鉴价值。     

基于IEPF序贯融合的多传感器管理方法

针对主被动传感器信息融合的特点,提出了一种在IEPF序贯融合基础上进行传感器管理的方法。工程常采用的传统扩展卡尔曼滤波融合算法滤波精度不高,因此结合采用了粒子滤波方法。先对主被动传感器采用迭代扩展卡尔曼滤波集中式序贯融合,利用融合后的信息进行粒子更新,提高滤波精度,在此基础上采用分辨力增益的方法对传感器进行管理。仿真结果表明该方法能够提高对目标的跟踪精度,增强多传感器对环境变化的适应能力。     

SiC纤维表面CVD SiC涂层对其单丝强度的影响

采用化学气相沉积(CVD, Chemical Vapor Deposition)工艺在KD-I型SiC纤维表面制备了SiC涂层,选择2h、4h、6h和8h四个时间点研究了沉积时间对纤维性能的影响.结果表明:具有CVD SiC涂层的SiC纤维较无涂层的纤维来说强度有所下降;在所研究的沉积时间范围内,随着沉积时间的增加,涂层的厚度有所增加,涂层由不连续的岛状转变为连续层状,纤维的单丝强度出现了先升后降的趋势.     

RBF神经网络的火箭发动机成本预测

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.     

导弹武器装备备件储备量计算模型

备件保障一直是影响武器装备保障的重要因素,导弹武器装备备件保障是现在导弹部队面临的亟待解决的重要课题。根据导弹武器装备使用保障的特点,将导弹装备备件按寿命分布进行分类,并采用模型法确定了不同寿命分布类型的备件储备量计算模型。最后,针对各类备件储备量计算模型进行了实例说明,具有一定的实际意义。     

基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估

为提高空袭目标威胁评估的准确性,在分析目标威胁评估特点的基础上,提出了一种基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估方法.该方法以黎曼几何为理论依据,通过构造一种新的保角变换,并利用该保角变换对核函数进行修正,可提高支持向量机用于空袭目标威胁评估的精度.通过实例仿真与标准支持向量机方法进行比较,说明了该方法的有效性和优越性.     

前传协同制导交接环节的导弹指示信息的解算

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.     

基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

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。     

中低空防空武器的费效比计算

武器系统的费效比是指武器系统损失的费用与所获得的效能之比。武器系统性能的好坏,不仅要看武器系统作战效能的高低,而且要考虑综合费用的多少。首次考虑了物价增长指数的影响,在此基础上建立了计算装备使用期武器系统使用费用的数学模型,并分别计算了中低空防空武器的使用费用;建立了计算武器系统费效比的数学模型,分别计算了中低空防空武器的作战效能和费效比。