从作战实际规划攻击型潜艇战斗系统

首先简述潜艇兵力的使命任务和作战特点 ,然后从作战的角度分析了攻击型潜艇战斗系统与海军战役系统的关系 ,提出了潜艇战斗系统的组成 ,探讨了潜艇战斗系统的功能及其动态特性。     

便携式红外寻的防空导弹仿真研究

研究了可视化建模的方法 ,提出了复杂系统的建模策略。基于动态仿真软件 SIMUL INK开发了便携式红外寻的防空导弹仿真平台 ,并利用仿真平台对某型号便携式防空导弹进行了仿真研究     

不同热解温度石英杂化酚醛复合材料渗透率测试

为得到不同温度下石英杂化酚醛材料的渗透率,自主搭建了材料气体渗透率测试平台,提出基于Darcy定律的复合材料气体渗透率的测试方法。对不同温度下石英杂化材料进行研究,测量渗透过程中试验件上下表面气体压力变化和流过试验件的气体流量,进而得到复合材料的渗透率。结果表明:该实验平台可以用来测量复杂孔隙复合材料的渗透率。石英杂化酚醛材料渗透率与热解温度呈正相关,热解温度越高,复合材料的渗透率越大,材料渗透率和热解温度满足关系式K=9.5×10-15T-6.32×10-12。673 K热解温度下,复合材料渗透率为10-13 m²量级;873 K和1 073 K热解温度下,其渗透率在10-12 m²量级。本试验结果丰富了该类树脂基复合材料的基础物性数据,为材料渗透和热质扩散特性分析提供了依据。     

一种新的概率数据关联滤波算法

在密集多回波条件下对单个机动目标跟踪的情况下,综合利用"最近邻"法和概率数据关联滤波算法,推出了一种基于"最近邻"方法的概率数据关联滤波算法,采用关联区域内总数固定的候选回波来更新被跟踪目标的状态,并进行了计算机仿真.结果表明,新滤波算法的跟踪性能明显要优于概率数据关联滤波算法,而且降低了概率数据关联滤波算法的计算量.因此,可以通过回波的残差协方差矩阵进行衡量,挑选总数固定的"最近邻"回波,取这些回波的加权和作为目标回波用于概率数据关联滤波算法中更新被跟踪目标的状态.     

基于STK的弹箭半实物飞行实时可视化仿真

随着信息化时代的到来,在先前所建立的弹箭半实物飞行实时仿真系统的基础上,研究了弹箭飞行的实时可视化方案。因此,在弹箭半实物飞行的Windows+RTX实时仿真系统下实现与STK软件的RT3模块的实时数据传输与控制,从而实现弹箭飞行的实时可视化。结果表明:基于STK建立的弹箭半实物仿真实时可视化系统,可以在STK窗口看到弹箭飞行姿态和轨迹的变化,通过对姿态和轨迹进行分析,可以得到该可视化系统满足需要的实时性要求。     

标准化全连接残差网络空战目标威胁评估

针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练模型的自学习能力,结合批量标准化(Batch Normalization)的优化算法和结构优化的残差网络(ResNet)增强网络的自学习能力,比较了样本的标记和网络模型的输出。分析了训练样本个数对网络训练准确率和损失变化的影响,对比了3种不同数据量下的训练模型在同一测试集下测试的准确率和损失变化。结果表明,该方法可以快速准确地评估空战中目标的威胁程度。     

基于博弈云模型的目标作战效能态势评估方法

针对作战效能态势评估系统中因评估指标体系权重分配不合理而导致评估结果准确性出现偏移的问题,将博弈论应用到云模型加权偏离度的求取中,提出基于博弈云模型的目标作战效能态势评估方法。分别采用AHP与RAGA-PPM确定主观权重与客观权重,通过博弈云模型自适应地确定最优组合权重,并实现定性指标和定量指标的模糊转换,从而完成目标作战效能态势评估。实验结果表明,该方法准确率高达99.85%。     

模糊论的复杂系统评价方法

模糊综合评价法对复杂系统进行评价具有其他评价方法无法比拟的优越性.介绍了模糊评价的基本原理及其数学模型,给出了复杂系统的模糊矩阵的表示方法及推理过程.重点分析了其在某型垂直/短距飞行器设计中的应用,证明了该方法在系统评价中的有效性.该方法可以有效地对复杂系统进行评价并对系统的设计有一定的指导意义.     

多模态交叉解耦的少样本学习方法

当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。