小样本采样数据的预处理

一般情况下数据处理大多采用数理统计方法,该方法对于数据较少情况下处理和判别粗大误差不适用。提出了运用线性均方估计法和熵值判别法来处理和判别粗大误差,线性均方估计消除粗大误差是一种采用软化的方法处理粗大误差;熵值判别法是根据熵的上界对应最大的不确定度,利用所得数据的熵信息量判别数据是否含有粗大误差。这两种方法经过多个实例计算,结果表明,它们在处理小样本采样数据时更有效。     

舰艇战术意图识别技术

对作战对象战术意图的识别是舰艇指挥决策的重要基础和前提,也是战场态势评估的核心内容.根据领域知识的特点,提出了用于识别舰艇战术意图的最大相似法,该方法根据战术专家识别舰艇战术意图的特点,将待识别意图的特征分量与已知意图模式特征分量的标准值相比较,确定待识别意图与所有已知意图模式的总相似度,将战术意图判别为与其总相似度最大的类别.分析了意图模式特征分量的特点,建立了待识别意图特征量与已知意图模式特征分量的标准值的相似度计算模型,提出了特征分量对模式类属判别的权重的获取方法.该模型具有直观、易于工程实现等优点.     

目标跟踪系统中野值的判别与剔除方法

目标跟踪系统观测的目标坐标值,不仅包含随机误差,有时由于干扰等原因,使得测量值含有远大于随机误差的粗大误差,通常称为野值。带有野值的测量值将导致滤波系统产生记忆效应和误差,甚至导致滤波过程发散。因此,对测量过程产生的野值应予剔除。结合对Kalman滤波原理的分析,说明了基于Kalman滤波的野值判别与剔除方法,并提出了野值判别门限值的计算方法。     

一种确定指标权重的新方法

针对如何客观地确定某一状态下指标权重这一问题,在给出向量相似度定义的基础上,提出了一种确定指标权重的新方法——向量相似度法。依据向量的两要素(大小和方向),把向量的相似度分解为范数相似度和方向相似度,从而使得向量相似度得以准确的表达。通过计算各指标特征向量与系统综合指标向量的相似度并将其归一化处理进而得出了指标权重。由于该方法直接从系统性能指标抽样数据入手,没有人为因素的干扰,因此具有很强的客观性。结合算例确定指标权重的结果符合客观实际,与其它客观赋权法确定的权重值也很吻合,充分说明了此方法的有效性和实用性,为确定指标权重提供了一种有效的方法和途径。     

2D Radar System Errors Registration Algorithm Based on Track Images

针对传统的系统误差配准算法大都是在航迹已正确关联前提下的误差配准问题.提出了一种新的基于航迹图像的2D雷达系统误差配准算法.该方法首先分析了系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的相对旋转和平移量,其次根据目标航迹产生参考图像和待配准图像,结合归一化互相关法和相位相关法来对相对旋转和平移量分别进行估计补偿.从而不需要考虑航迹关联即可实现系统误差配准.仿真结果表明了该方法的有效性.     

灰色关联判断矩阵的捷联惯组误差系数权重分析

针对捷联惯组误差系数对制导武器打击精度影响的差异,并结合实际样本数据为小样本的情况,提出了基于灰色关联判断矩阵的权重分析方法.利用灰色关联法分析计算捷联惯组误差系数与落点偏差的关联度,基于关联度确定矩阵元素,进而建立判断矩阵,最后应用归一化方法计算误差系数的权重.实例证明,灰色关联判断矩阵法能有效降低人为因素的影响,提高捷联惯组误差系数权重计算的精确度.     

冲突证据组合中的模型修正新方法

针对经典DS组合规则在证据高度冲突情况下的失效问题,提出了一种改进的证据组合方法.通过引入证据间的距离函数获得证据之间的相似度和各个证据的支持度,并由此求得各个证据的归一化可信度.提出了一种改进的证据冲突检验方法,利用可信度加权平均证据对各个证据源进行冲突检验和修正,以消除证据之间的冲突.最后利用DS规则获得合成证据.数值算例表明,该算法能有效地融合高度冲突的证据,提高了证据组合结果的可靠性和合理性.     

柱状炸药自由空气爆炸的网格划分方法研究

网格划分方法对自由空气爆炸冲击波传播过程的数值模拟精度有较大影响,且不同当量下网格划分方法亦有较大区别.通过使用LS-DYNA软件对柱状炸药的爆炸冲击波传播过程进行数值模拟,以Henrych经验公式为验证依据,分析了网格划分方法在不同比例距离处对超压峰值的误差影响;以"网格尺寸与炸药半径之比"作为网格尺寸划分依据,以比...     

三维多目标纯测向无源定位方法

针对多传感器测向定位中方位配对的困难,提出分两步的三维多目标纯测向定位方法.该方法先利用方位信息,粗略估计目标二维位置,并采用方位角误差进行粗略的目标真伪判别,再采用蛙跳式梯度法精确求解目标的三维位置,并利用方位角与俯仰角偏差对目标真伪进行判别.仿真结果表明,该方法能快速地以较高概率、较高精度对多目标进行定位.     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.     

仪器柔度标定误差对杨氏模量压入识别的影响

针对材料杨氏模量仪器化压入识别的2种代表性方法——Oliver-Pharr方法和Ma方法,通过有限元数值模拟分析了仪器柔度标定误差对杨氏模量识别精度的影响。结果表明：仪器柔度及压入载荷越大,由标定误差导致的杨氏模量识别误差越大;当材料较软且压入深度较大时,仪器柔度的标定误差甚至可能导致材料杨氏模量的识别结果为负值;通过比较证明,Ma方法比Oliver-Pharr方法具有较低的仪器柔度敏感性和较高的测试精度。     

一种利用GPS载波相位姿态测量的方法

GPS初始整周模糊度的求解是利用载波相位进行测量时的关键问题.采用了对系数矩阵进行QR分解的方法,用以降低矩阵的维数.模糊度搜索时,针对Z变换可能会引入多余误差,采用了对称三角分解法对协方差矩阵进行去相关处理.实验与仿真结果表明,定位误差在0.5 cm以内,方位角和仰角误差在0.1°以内.     

Vague集的飞航导弹保障方案早期评价

分析飞航导弹保障方案评价的内涵,针对飞航导弹保障方案早期评价的特点,建立了评价指标体系.描述了Vague集中隶属度的三维含义、以及欧氏距离的表示,提出了基于Vague集的相似度量的决策方法.在保障方案评价早期评价中,Vague集之间的相似度量是评价方案接近期望方案的度量,相似度量值越大,该方案接近期望方案越好.最后通过实例阐明Vague集之间的相似度量在飞航导弹保障方案早期评价中的可行性与合理性.     

一种基于连续帧图像相似度的火焰识别方法

为解决了火焰闪烁频率计算量大、计算结果不准确的问题,首先基于火焰的闪烁特性,选取连续帧图像中可疑区域的相似度作为火焰和干扰源的判别依据,利用正负大样本数据确定了相似度阈值的范围大小;然后,根据火焰的运动特性设计了一种连续帧图像中可疑区域的区域跟踪方法。实验证明:该方法能够跟踪出连续帧图像中的可疑区域,并可排除常见干扰源的影响,准确地进行火灾预警。     

单个球形装药浅层水中爆炸的试验研究

装药浅层水中爆炸研究是一个分复杂的问题。本文支用爆炸相似律对浅层水中爆炸冲击波参数进行了分析,并测试了水中冲以压力值。根据试验结果,本文对空间流场压力分布进行了分析并建立了模型进行了试验范围内冲击波压力的经验公式。     

弹药相似性计算的数学模型

在提出弹药相似性分析指标体系和相似理论的基本原理的基础上,着重介绍特征值筛选方法和权重值计算方法,进而给出系统相似度的概念和公式,并通过实例探讨利用相似理论计算弹药相似度精确值的可能性及在具体计算过程中需要考虑的一些问题.     

子母弹射击精度的仿真研究

提出了子母弹命中目标的定义,研究了子母弹射击误差的组成与概率分布,建立了计算子母弹命中概率的两种仿真计算模型--直接模拟子母弹射击误差法和射击误差模拟与数值积分相结合的方法.给出了对圆形目标和矩形目标的具体计算方法,以及正态分布随机向量和均匀分布随机向量的产生方法,根据算例的结果,讨论了子弹重迭度对子母弹首发命中概率的影响.比较了两种不同仿真方法的计算结果.     

航迹图像的2D雷达系统误差配准算法

针对传统的系统误差配准算法大都是在航迹已正确关联前提下的误差配准问题。提出了一种新的基于航迹图像的2D雷达系统误差配准算法。该方法首先分析了系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的相对旋转和平移量,其次根据目标航迹产生参考图像和待配准图像,结合归一化互相关法和相位相关法来对相对旋转和平移量分别进行估计补偿,从而不需要考虑航迹关联即可实现系统误差配准。仿真结果表明了该方法的有效性。     

多传感器测量数据预处理

传统传感器测量数据处理方法只采用算术平均值的数字滤波法,虽然这种方法具有一定的抗干扰性,但从统计理论和实际应用情况分析来看,这种方法处理的数据不是测量结果的最好表示,尤其对于多传感器测量情况甚至更糟糕.针对这种情况提出了通过2次利用偏度分析建立动态检测门限判别并剔除粗差,再进行数据融合的分批估计方法.数据分析结果表明,这样处理后的数据测量误差和方差均更小,测量结果更接近测量真值.     

有源跟踪与无源跟踪角跟踪精度的分析与比较

在自卫噪声干扰下,单脉冲雷达可以从有源跟踪方式转为无源跟踪方式,利用敌方释放的噪声干扰进行无源跟踪.首先对有源角跟踪精度进行了分析与计算,然后在无源跟踪时两路接收支路不对称、噪声干扰振幅起伏、中放带宽有限和归一化受到破坏等主要误差原因分析的基础上.对无源角跟踪精度进行了估算.得出一般情况下无源角跟踪误差大于有源角跟踪误差的结论.