基于作战能力的部队作战任务分配方法

作战任务分配需要考虑作战部队各方面能力,难以快速实施作战分配。对此,提出了基于作战能力的作战任务分配方法,在面向任务的部队作战能力的基础上进行作战任务分配。建立了作战任务分配的优化模型,模型适应范围较广,并适应动态作战任务分配。使用最小费用最大流问题求解方法获得平衡或不平衡作战任务分配问题的最优解。实验研究结果表明:模型求解结果符合实际作战任务需求,基于作战能力的作战任务分配方法是一种有效的方法。     

海天背景下舰船可见光图像目标区域定位方法

针对行均值法用于海天背景下舰船目标区域定位可靠性不高、容易受到舰船目标大小和海天背景复杂程度影响的不足,提出一种基于图像行灰度熵的舰船目标区域定位方法。该方法在分析海天背景下舰船目标可见光图像成像特点基础上,结合信息熵理论给出了图像灰度熵及行灰度熵的概念,利用图像行灰度熵描述图像在行方向上的灰度变化程度,选用滑动区间方差搜索策略得到图像行灰度熵曲线的突变区间,从而实现舰船目标区域定位,最后通过实际图像进行了实验验证。实验结果表明,该方法能对舰船目标所在区域有效定位,其准确性及鲁棒性均优于行均值法。     

一种基于双星导航系统的无源定位方法研究及其实现方案

为扩展双星导航定位系统的应用范围,针对双星导航系统双星定位时用户的有源问题提出了一种无源导航定位方法,用户不必发射导航定位请求信号,直接接收就可完成定位.同时,结合差分技术来提高用户导航的定位精度.通过理论分析和仿真,说明该方法是可行的.     

一种新的IMM-PDA滤波器跟踪门

针对杂波环境下跟踪机动目标问题,研究了两种现行的跟踪门,模型跟踪门(MBG)和集中跟踪门(CG)。在此基础上提出了新的跟踪门,分别是模型概率加权跟踪门(MPWG)和两级模型概率加权跟踪门(TS-MPWG)。用RMS误差、跟踪丢失百分比和计算量比较了这几种跟踪门的性能。从仿真结果可以看出,在杂波环境下用IMM-PDAF进行机动目标跟踪,TS-MPWG跟踪门优于其它方法。     

综合声纳仿真系统的VV&A过程研究

针对潜艇指控算法研究对综合声纳仿真软件的逼真度要求,采用VV&A的技术方法对软件循序进行了校验工作:首先对软件按功能模块进行功能校核;然后依据设备工作流程对声纳仿真模型进行验证;最后构建联机测试系统,输入实测海试数据对输出的仿真误差和海试误差进行统计分析,并在此过程中发现、定位和修改了一些不足之处。验证结果证明仿真软件满足设备各项战技指标要求,且符合实测海试数据特性,能够满足潜艇指控算法研制的需求。     

基于集对分析的空战武器系统作战效能评估

空战武器系统面临复杂的作战环境,对其作战效能的评估是一个多因素综合评判问题.分析了影响空战武器系统作战效能的因素,建立了空战武器系统作战效能评估指标体系.在简单介绍集对分析的基本原理以后,建立了基于集对分析的空战武器系统作战效能评估模型.最后,通过评估得出了国外几种典型的空战武器系统作战效能的优劣排序,验证了集对分析的可行性和有效性.     

脉冲截取多假目标干扰仿真分析

分析了多假目标干扰的产生方式,推导了对线性调频信号雷达进行脉冲截取多假目标干扰时假目标出现的位置和假目标与干扰机之间的功率关系,通过仿真分析验证了理论推导;并根据脉冲截取多假目标干扰中假目标的位置关系,提出了可以通过脉冲截取多假目标干扰方式实现前向干扰的方法,可以为脉冲截取多假目标干扰的分析和评估提供参考。     

基于几何解算的飞机三维姿态测量方法

针对单站光测图像,提出一种基于目标形状特征的三维姿态测量方法。在已知飞机外形尺寸、光测设备成像参数以及飞机与光测设备之间距离的情况下,根据飞机参考平面(水平机翼所在平面)与成像平面平行和不平行时成像尺寸的差异,可以估计出飞机参考平面相对于成像平面的位置关系,从而得到飞机相对于摄像坐标系的三维姿态,再通过坐标转换即可得到飞机相对于大地坐标系的三维姿态。该方法充分利用了目标和成像设备的先验知识,避免了复杂的模型匹配过程,具有较好的准确度和实时性,对目标的精确控制和跟踪具有重要意义。     

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。