从自行建造“克莱蒙梭”级航母到打造实施PA-2航母计划——法国海军大型舰船在“混沌”中发展

10月14日,＂戴高乐＂号航母前往执行打击索马里海盗任务不到一天,便因技术故障而不得不重回土伦港进行维修。多灾多难的＂戴高乐＂号航母再一次出现问题,重新引发人们对法国航母乃至大型舰船的更多关注。     

军用舰船购置费研究

文章对军用舰船购置费的研究涉及其原则、范围和方法。其中,方法包括船舶物价系数法、专家估算法、计算机辅助管理、工程法、模拟法。     

正在开发中的几种非常规舰船

20世纪90年代以来,各国根据本国海军的需要,在建造传统舰船的同时,也在尝试研制和建造一些性能优异的非常规舰船,如小水线面双体舰、三体护卫舰、水面效应船型护卫舰、气垫扫雷艇以及冲翼艇(地效应飞行器)等,有的已试验成功,有的正进入或即将进入实用阶段,这些新概念舰船的开发研究,无疑将有助于弥补常规舰船的某些缺陷,使未来舰船更加多姿多彩,并获得新的战术技术能力。以下是近年来一些国家正在研制的另一些非常规舰船。     

基于自适应累量算法的舰船轴频电场信号检测方法

提出一种新的舰船轴频电场信号检测方法.该方法利用高阶累量对高斯噪声的抑制作用,首先使用基于自适应累量算法的FIR滤波器对接收信号进行滤波消噪处理,以提高信噪比;然后再对滤波输出信号进行滑动功率谱检测.实测数据处理结果表明了该方法的稳健性和有效性.     

基于声强矢量的舰船目标运动参数估计

基于声强矢量测量法提出了舰船目标运动参数的估计方法,并提出了快速算法.计算机仿真实验表明,以上算法是可行的,可以实时估计出舰船的速度和距离。     

舰船等速航行下基于FAKF的舰载机捷联惯导自对准技术

详细推导了舰船在等速航行下基于惯性系下重力加速度信息的舰载机捷联惯导系统的自主精对准状态空间模型,针对该状态下海况对舰船产生的大幅摇摆,使得自主精对准中滤波值的量测值产生较大的附加不确定干扰,可能导致卡尔曼滤波器发散、对准精度低的问题,根据量测方程中残差的均值和实际方差与理论方差的比值对量测方差阵的影响,设计了一种模糊自适应卡尔曼滤波器(Fuzzy Adaptive Kalman Filtering,简称FAKF)。在典型海况下的仿真结果表明,采用FAKF比常规卡尔曼滤波器能更好地抑制量测噪声干扰,且对准精度高,水平姿态误差角小于,0.01°方位姿态误差角估计误差小于0.1°。     

Butterworth低通滤波器的舰载RLG PINS初始对准精度分析

系泊状态下,用Butterworth低通滤波器解决舰载RLG PINS初始对准中杆臂效应问题时,对准的精度受安装误差、杆臂长度和舰船摇摆等因素的影响。通过仿真分析,认为Butterworth低通滤波器适于解决风浪干扰下的舰载平台系统初始对准中的杆臂效应问题,且安装误差、安装位置是影响对准精度的主要因素,提高系统标定精度,并尽量使系统安装在船体对称面内,可以提高对准精度。     

信息化条件下海军舰船装备精确保障问题研究

加强信息化条件下海军舰船装备精确保障是装备信息化发展的必然要求。在分析信息化条件下装备保障发展趋势和当前海军舰船装备保障形势基础上,研究了精确保障的基本内涵和海军舰船装备精确保障存在的主要问题,并从顶层设计、配套建设、人才培养、核心能力、安全发展等五方面提出了对策建议。     

基于多状态故障树的舰船装备可靠性分析方法

为分析舰船装备的系统和单元部件介于正常和故障之间的中间过渡状态,结合实际工作情况,提出了一种基于多状态故障树的可靠性分析方法。以舰船电力系统为例,将传统故障树模型的底层事件布尔单元改进为可维修的三态（正常、劳损降级和故障）单元部件;结合智能体董正琼技术建立该多状态故障树仿真模型,各事件之间的从属关系采用抽象映射进行描述;通过多次蒙特卡洛仿真运行,根据各底事件发生概率定量计算出电力系统的可靠度统计值为99.624%,在一定程度上验证了所提可靠性分析方法的可行性。     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。