基于QFD的作战部队演练任务需求分析?

需求分析是提高作战部队演练活动质量效益的重要保障。首先对QFD方法进行了概述;其次,提出了基于QFD的演练任务需求分析方法,探讨了基于QFD的任务需求分析过程,及其关键算法;然后,以电子蓝军反导防御作战演练为例,详细论述了基于QFD的演练任务需求分析方法的运用;最后,总结分析了基于QFD的演练任务需求分析方法运用应注意的几点问题。     

数字化陆军师情报侦察系统建模与仿真

简述了数字化部队的特点,分析了信息优势能力对数字化陆军师情报侦察系统的要求;建立了数字化陆军师情报侦察系统信息优势能力评估模型,数字化陆军师情报侦察系统优势能力的仿真框架和情报侦察系统系统级、装备级仿真模型,侦察要素仿真流程和相关数学模型;对某案例仿真结果进行了分析,验证了仿真模型的可行性和有效性.     

武器装备论证多方案博弈分析方法

针对指标权重完全未知的非确定型武器装备论证多方案分析问题,提出一种基于博弈理论的多方案分析方法.该方法通过将多方案分析中的单个指标作为博弈的参与者,以综合评估所得的方案优先序与方案在某指标上取值的大小蕴含的方案优先序之间的相符度作为博弈方的收益,将指标的权重取值作为博弈方的策略,进而通过求解博弈的混合策略确定指标权重向量,最终得出多方案分析与评估结果.应用实例验证了该方法的有效性和实用性.     

改进的组网雷达目标跟踪数据关联算法

基于高逼真多假目标干扰在组网雷达进行数据处理时可能会极大地增加中心站的计算量,降低数据关联正确率,提出一种改进的双门限快速数据关联算法,利用无源侦察设备所测的目标属性参数与空间状态参数的联合统计距离,对有源雷达与无源侦察装备协同的数据关联进行改良。通过仿真比较得出改进算法不仅可以对目标成功地进行跟踪,降低目标位置均方根误差,而且运算时间要比传统的JPDA大为缩短,验证了算法的有效性。     

组网雷达的改进粒子滤波算法

针对现代战争中有源雷达容易受到干扰和反辐射导弹的摧毁,以及无源雷达隐蔽性高,只能测量方位角度,测量精度小等特点,提出利用集中式有源雷达系统与无源雷达系统协同组网对目标进行跟踪。但是在实际环境中,噪声属性以及有源雷达,无源雷达接收信号的特点决定了组网雷达需要应用非线性滤波技术对信号进行处理。传统的非线性技术包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等方法。非线性近似过程带来的误差相对较大,而且均要求观测噪声和过程噪声为独立或相关的高斯白噪声。而粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样。仿真实验表明这两种改进粒子滤波方法有很好的效果。     

预警雷达反干扰闭环仿真模型设计

预警雷达反干扰闭环仿真对于研究雷达系统反干扰性能改进和新型干扰样式具有重要意义。为此,通过分析雷达干扰与反干扰信号仿真流程,构建雷达系统、典型干扰样式与反干扰措施的物理模型,设计了可闭环仿真密集假目标干扰、瞄频式干扰和扫频式噪声干扰等干扰样式以及雷达副瓣对消和副瓣匿隐等反干扰措施的全系统信号模型。通过与实装对抗试验结果进行对比,验证了仿真模型的有效性。