大气-海洋环境对舰载雷达探测效能的影响评估

针对大气-海洋环境影响雷达探测效能的多要素结构和非量化特性,通过定义评估目标效能指标和层次集成原则,运用层次分析理论,得到影响评估基本流程。通过重点分析海杂波和大气波导对舰载雷达探测效能的影响机理,确定了风速、风向、温度、湿度等气象水文要素在影响过程中所起的作用。最后,根据影响机理的分析,构建了气象水文要素对舰载雷达探测效能影响的量化评估模型。通过模型仿真实验,得到影响评估的量化结果,该结果基本反映出大气-海洋环境对舰载雷达的影响程度。     

信息时代作战体系的概念模型及其描述

提出了信息化战场作战体系的概念与定义,给出了作战体系的描述,把信息化战场作战体系的组成划分为三类基本元素和六种关系,这些关系包括任务序列关系、任务分配关系、作战单元间的协作关系、作战单元间的指挥控制关系、任务信息流和体系的信息网络拓扑,并给出了这些关系的描述途径与方法。信息化战场作战体系的描述为作战体系自同步构建与重组的实现奠定了基础。     

火力对抗条件下反坦克导弹目标分配优化

以对抗条件下反坦克导弹作战过程为依据,建立了火力对抗条件下反坦克导弹目标分配的优化模型,并提出了坦克火力分配优化模型,研究利用改进的遗传算法来设计求解,在VC++下对实例进行求解,所得结论合理,本研究对反坦克导弹分队火力分配决策具有一定的参考作用和现实意义.     

数据挖掘在器材保障决策支持中的应用研究

针对器材保障现状,运用数据挖掘技术,探索器材保障决策支持问题.设计了器材保障决策支持系统中数据挖掘应用的解决方案,该方案包括了项目规划和应用设计,并以器材平时消耗预测为例,运用多元回归模型算,法进行了挖掘实现.数据挖掘为保障决策提供了更加丰富和科学的信息,可以较好地满足器材保障决策支持的需要.     

基于XML的安全协议形式化描述方法

针对安全协议的设计与分析复杂且容易出错的问题,文章为编写一个自动验证工具提出一种基于XML(eXtensible Markup Language)语言的时间相关安全协议形式化描述方法。该方法将安全协议用树状结构表示,用XML语言进行描述,为简化安全协议的形式化分析提供了帮助。     

基于子孔径图像的低频SAR多通道均衡方法

利用多通道SAR系统进行运动目标指示时,通道间的幅相失配严重影响了运动目标检测以及参数估计的性能。针对多通道低频SAR/GMTI系统,提出了一种基于子孔径SAR图像的多通道均衡方法。该方法利用相同视角的多通道子孔径图像,估计该角度对应的幅相误差,在达到较高幅相误差估计精度的同时,也能适应误差随视角的变化。基于车载低频多通道SAR/GMTI实测数据的实验结果表明:该方法能有效地补偿不同通道之间的幅相误差,提高运动目标的检测和参数估计性能。     

基于脉冲星观测的导航星座自主导航数据融合方法

为解决完全依赖基于星间观测的导航星座长期自主导航的基准秩亏问题,提出基于脉冲星和星间链路的组合导航方法。给出了该方法的基本原理。为合理分散计算,采用简化和改进后的广义联邦滤波算法来对两种观测数据进行融合。仿真试验对该方法的合理性和可行性进行了验证。     

导管螺旋桨敞水性能的预报和比较

借助于计算流体力学软件,对导管螺旋桨的敞水性能进行了数值模拟,得到了在不同网格模型和湍流模型下导管螺旋桨的正车敞水性能曲线,通过与试验图谱的对比分析,发现Wilcoxk-ω模型更适合于导管螺旋桨的敞水性能计算,并且采用结构化网格和非结构化网格相结合的计算方法能够满足导管螺旋桨敞水性能预报的工程精度要求。同时,当网格中存在少量高度倾斜的网格单元时,在不影响计算收敛的情况下,仍能将计算误差控制在10%以内。此外,如果要获得更为精确的计算结果,应提高网格质量,尽量使用结构化网格,并将近壁面网格加密,合理控制壁面附近的Y+值。虽然网格数量的增加并不总是意味着计算误差的减少,但合理控制网格细密度能够获得更为可信的计算结果。     

潜艇动力抗沉运动特性分析

采用潜艇垂直面操纵性运动方程、破损舱进水方程和压载水舱排水方程联立构成的潜艇动力抗沉运动方程,研究了2艘不同吨位潜艇的损管特性和动力抗沉运动,其中动力抗沉运动计算包括单独高压气吹除和高压气吹除加操上浮舵2种情况,并讨论了单独高压气吹除、高压气吹除与操舵联合作用的抗沉效能,从而明确了操舵在动力抗沉中的作用。通过对两艇的仿真计算结果的讨论与分析,并用动力不沉性指数Ka定量地评估了转舵在潜艇动力抗沉中的作用。计算结果表明,潜艇中、首部隔舱破损时,转舵在动力抗沉中效能显著,尾部隔舱破损时效能不明显,甚至作用相反。     

具有全局收敛性的盲均衡算法

为了解决传统的自适应均衡技术需发送训练序列的问题,采用盲均衡技术,利用接收信号本身的特征使均衡器收敛。提出了一种新的盲均衡算法(C&D算法),该算法将CRIMNO算法和判决引导(Decision Directed,DD)算法相结合,利用信号序列间的互不相关特性,从而使其具有全局收敛性能。实验结果表明:与CRIMNO算法相比,在相同的信噪比下,该算法具有收敛快速、运算量少和残留误差小的特点。