基于LDA算法的一维距离像特征提取

在线性分辨分析(LDA)基础上,通过遗传算法寻找Fisher准则下最优的线性映射中心和相应的最优映射,使不同模式在特征空间内具有最大的可分离性,并将该算法用于雷达目标一维距离像特征提取与识别中。实验表明,和原算法相比,新算法在特征提取性能和目标正确识别率上有较大提高,说明了算法的有效性。     

可变落点的再入机动飞行器姿控系统设计

基于选择的姿态反馈控制系统结构,从姿控系统稳定性能提高的角度,设计了控制系统反馈参数,以适应可变落点引起的飞行器参数变化。通过机动飞行器的六自由度飞行弹道仿真,表明所设计的姿态反馈控制系统控制效果较好,可适应预定区域内的飞行落点变化要求。     

基于体系结构框架的精确保障体系构建研究

为适应现代战争精确保障呈现出的复杂体系特性,运用体系化的构建方法科学推动我军后勤转型.系统分析当前我军精确保障缺乏顶层性、系统化的不足及体系结构框架技术发展现状,提出了利用体系结构框架技术提供体系构建的科学方法思路.在全面分析利用体系结构框架技术构建精确保障体系,在方法维、表现维、逻辑维、数据维4个层面的机理适用性的基础上,完成体系可行性构建及动态执行验证分析.最后提出了未来我军针对精确保障体系的体系结构构建研究,应在微观要素关系、中观系统层次联系以及宏观体系演进发展等方面继续展开.     

基于非合作博弈的动态人机系统功能分配法

在复杂多功能人机系统中,合理的人机功能分配非常重要.设计可靠的系统功能分配方法是对人机系统功能合理、高效分配的关键.基于非合作博弈的思想,将系统功能分配目标视为博弈方,运用模糊聚类算法将人机功能聚类,确定各博弈方的策略集,从而提出一种新的人机系统功能动态分配方法.并以民航运输机执行某次飞行任务下的系统功能进行分配为案例,验证了该方法的有效性.     

舰艇编队多补给舰海上补给路径规划

为提高我军远洋保障能力,实现舰艇编队海上伴随保障的精准高效,在分析舰艇编队补给方式的基础上,提出了一种基于改进遗传(Improved Genetic Algorithm,IGA)算法的舰艇编队多补给舰海上补给路径规划模型,分析了舰艇编队海上补给路径规划模型求解方式,增加了多目标函数寻优策略、采用了近时初始化方式构建初始解、改进了交叉和变异运算的运算规则,形成了舰艇编队多补给舰补给规划方案.实例证明,模型可行,可为舰艇编队海上补给部门提供科学和实用的决策依据.     

空间兵棋多因素多步骤裁决模型研究

通过对空间兵棋和传统兵棋特点的详细对比和分析,针对空间兵棋在量化裁决中的特点提出了模块化的横向分类型纵向分步骤量化裁决模型.针对空间兵棋在概率裁决中影响因素多种多样的特点,提出了三维概率裁决表概率裁决模型.并通过具体裁决算例,验证了横向分类型纵向分步骤模型的有效性和三维概率裁决表模型的合理性.     

电磁炮炮管振动信号分析及处理方法

炮管发射振动是影响电磁炮发射稳定性及射击精度的关键因素,获取炮管振动信号有效数据,对优化其发射性能具有重要的意义.在对电磁炮炮管振动信号分析的基础上,提出了采用小波阈值去噪和最小二乘法相结合的信号处理方法来去除振动干扰信号,通过仿真实验,理论验证了该信号处理方法的有效性;设计测试系统进行振动实测实验,并使用该信号处理方法获得振动有效信号,进一步验证了该方法的有效性和实用性;计算得到炮管振动位移参量,为电磁炮设计、优化提供了理论依据.     

考虑地球曲率的三维目标APBR跟踪算法

针对机载被动双基站雷达(Airborne Passive Bistatic Radar,APBR)三维目标跟踪问题,提出一种杂波环境下考虑地球曲率的航迹起始与目标跟踪算法.在地心地固坐标系中建立包含地球曲率的目标运动模型和测量模型.利用多帧测量构建对数似然比函数,并通过遗传算法求解最优值,获得目标的三维状态初值.最后,利用概率数据关联结合扩展卡尔曼算法对杂波环境下的目标进行状态估计.仿真结果表明,所提方法比不考虑地球曲率的方法能获得更好的估计性能.     

箔条干扰下雷达信号自相关检测方法研究

箔条是雷达无源干扰的常用材料,由于目标的雷达回波信号被淹没在箔条云强背景噪声中,雷达难以探测和跟踪目标,提出利用自相关方法检测箔条干扰下目标的雷达回波信号.对箔条云回波噪声进行了数学描述和仿真分析,可以看出箔条噪声是多个随机高斯分布的叠加;介绍了自相关检测箔条干扰下雷达回波信号的基本原理,并用SIMULINK软件对具体实例进行分析,利用接收的回波信号自相关函数反推出信号周期,并利用自相干法把淹没在噪声中的信号提取出来,所提取的信号和原信号具有很高的相似度,该方法对提高雷达抗箔条干扰有重要的研究意义.     

【专题】人工智能装备质量监督效能研究

近年来,人工智能技术迅速发展和渐趋成熟,在装备领域的应用大放异彩,极大地拓展了传统装备性能,特别是自主性和智能化水平。但人工智能算法本身固有的逻辑推理性差、具有不可解释性和需要学习训练等特性给人工智能装备的质量监督带来了新挑战,现有评价手段的欠缺也使人工智能装备发展在实用可靠方面充满不确定性。本文在总结归纳人工智能装备新特性拓展和质量监督新挑战的基础上,重点围绕有效提升人工智能装备的质量监督展开研究。提出应在夯实基础能力设施建设、注重日常数据采集整理、灵活技术状态管控、研究有效评价手段、强化人才队伍建设和闭环质量信息反馈与利用等六方面加强人工智能装备质量监督的措施建议,以期为人工智能装备的发展建设提供参考。