卫星/MIMU嵌入式导航接收机抗干扰性能分析

为了提高武器在恶劣敌对环境中的生存能力,高抗干扰的嵌入式导航技术越来越受到研究者的关注。在分析卫星/MIMU嵌入式组合导航接收机系统原理的基础上,详细分析了采用MIMU信息辅助卫星接收机跟踪环路,提高多普勒频率估算精度,达到提高系统动态性能和抗干扰性能的要求。然后进一步分析了卫星/MIMU嵌入式组合导航接收机系统抗干扰能力,并以GPS接收机为例,对GPS/MIMU嵌入式导航接收机抗干扰性能进行了仿真。仿真结果表明,卫星/MIMU嵌入式组合导航接收机比一般的卫星接收机跟踪抗干扰性能至少有11dB的提高。     

机动导弹系统生存能力评估的结构模型

在对导弹系统构成进行分析的基础上,建立了机动导弹系统生存能力的串联、并联、备份框图模型,并对机动导弹系统结构化模型的解析求解方案进行阐述,最后通过实例说明生存能力结构化建模的思想。     

遥控引信技术反导应用

随着中口径舰炮发射率和系统射击精度的提高,以及弹药技术的发展,尤其是高技术引信的应用为提高中口径舰炮武器系统的反导效能提供了一条有效技术途径。针对水面舰艇防御反舰导弹的作战需求,基于中口径舰炮武器系统现有技术状态,提出了应用遥控引信技术提高系统反导效能的技术方案。通过仿真计算和对比分析,阐述了该方案的可行性和有效性,并进一步探讨了系统的相关技术指标和技术实现途径。     

作战协同关系超图模型

在分析超图和作战协同相关概念基础上,采用形式化方式对抽象化的作战协同关系进行了描述,定义了协同关系矩阵,创新性地根据超图相关概念构建了作战协同超图模型,并根据模型定义了顶点度和关联系数等支持作战协同关系分析的特征参数。通过实验建立了某想定数据中的火力协同关系超图模型,并进行了度和关联系数的分析,实验结果证明了作战协同关系超图模型的可用性。     

装备维修性设计与分析技术

分析了装备维修性设计与分析技术的基本内涵,包括主要工作范畴和关键技术。调研了国内外维修性设计与分析技术在理论研究和成果应用等方面的发展现状,并探讨了未来装备维修性设计与分析技术的发展趋势。     

空天化高超音速攻击——即将来临的新一轮战争变革

倍受关注的空天战斗机、高超音速巡航导弹、激光器、电磁炮的问世,预示着新一轮战争变革即将来临。通过分析新一轮战争变革的内涵,阐述了新一轮战争变革的原因,提出了应对新一轮战争变革的对策。面对美国发起的新一轮战争变革挑战,要高度关注时间临界点的"横断",增强危机感和紧迫感;要防止新的思想僵化,坚持"三大变革"同步;不要被"军备竞赛论"所羁绊,不要被美国"经济衰退"所麻痹;要把握"初级阶段"中美关系基本特征,始终坚持独立自主自强不息。     

鲁棒四元数无味卡尔曼滤波算法在组合导航姿态估计中的应用

针对SINS/GPS直接式组合导航姿态估计中,GPS信号易受外界干扰而引入污染观测量等问题,提出基于Huber的鲁棒化四元数无味卡尔曼滤波算法。通过研究在四元数无味卡尔曼滤波算法中引入Huber鲁棒化框架,对原算法的量测更新进行修正,增强滤波算法的鲁棒性与稳定性。以SINS/GPS位置松组合为应用背景,在不同仿真环境下,验证提出算法对姿态信息的估计效果。试验结果表明:与原算法相比,该算法具有更好的鲁棒性和稳定性。     

有源滤波器比例谐振重复控制策略

为了改善补偿电流跟踪控制性能,在分析比例谐振控制策略原理与特性的基础上,结合指令电流的特性,合理地融入重复控制,提出了一种基于多重化坐标系的比例谐振重复控制策略。仿真和实验结果表明:该控制策略具有优良的动静态性能,可有效抑制电流的谐波。     

有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素,制约着装备的使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化时装备保障方案的评估和优化问题,考虑站点维修能力对备件维修过程的影响,结合METRIC建模方法和动态排队理论,建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上,以保障费用为优化目标、装备可用度为约束条件,建立任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值,分析各项资源的边际效益值,采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明,评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度;保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制订合理的保障方案提供决策支持。     

基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。