基于TSMD-SVM-HMM的机内测试智能降虚警方法

机内测试虚警问题是影响系统完好性和使用保障费用的重要因素。针对环境因素导致的虚警问题,设计了时间环境应力测量装置,应用支持向量机的小样本学习优点,建立虚警与环境因素的关联关系,应用隐马尔可夫模型的连续动态信号处理能力,描述系统长期工作历程中虚警的发生规律,提出了基于时间环境应力测量装置-支持向量机-隐马尔可夫模型的机内测试智能降虚警方法。最后,在某型直升机航向姿态系统上进行了应用与验证,试验结果表明:该方法有效识别出了机内测试的虚警。     

LS-DSP路由器的低功耗设计

LS-DSP是用于航天图像处理的数字信号处理器,内部的协处理器由处理元PE阵列构成。路由器则是实现PE阵列网格互连的专用部件,也是操作最频繁的部件。如何降低处理器功耗,提高算法的执行效率是一个非常重要的研究课题。针对LS-DSP路由器的电路进行门控时钟的低功耗设计改进,并以算法为例进行了控制、执行过程功耗分析和比较。实验结果表明,改进结构的路由器降低功耗76%。     

大误差条件下尾流自导鱼雷齐射间隔问题

当目标运动要素误差较大时,可组织尾流自导鱼雷双雷齐射.阐述了尾流自导鱼雷平行航向齐射组织方法及数学模型.在一定条件下,仿真分析了目标速度、目标航向和目标距离存在大误差时,至少1条鱼雷捕获目标尾流概率随鱼雷间隔的变化规律,最后根据仿真结果给出了鱼雷间隔设置建议.     

伪卫星辅助的车辆组合导航算法

研究了采用伪卫星辅助的车辆组合导航系统,以及SINS/里程仪/伪卫星车辆组合导航方案、误差方程、联邦滤波算法,并进行了算法仿真.仿真结果表明,伪卫星加入车辆组合导航系统后导航误差可以得到明显改善.伪卫星是一种完全自主的导航定位系统,伪卫星辅助导航不会影响车辆的快速性和机动性,提出的采用伪卫星辅助的SINS/里程仪车辆组合导航系统是一种可行的战区内车辆精确导航定位方案.     

天基支援下区域反导组网作战链路规划

天基信息支援下区域反导组网作战各系统实现互连、互通、互操作的关键是战术信息分发系统,而该系统中存在着多种类型的数据链路,这些链路之间又存在着各种约束条件,因此科学合理的对这些链路进行规划是系统实现的重要工作之一.建立并提出了天基信息支援下区域反导组网作战战术信息分发系统数据链路的规划模型和一种新的解算方法,为该系统数据链路的规划提供了理论依据.     

RBF网络用于战车火控系统弹道解算的方法

弹道解算问题对战车火控系统的性能有着直接的影响.传统的弹道解算方法在精度和实时性方面都存在一定的局限性.为了提高解算精度、战车首发命中率和解算的实时性,基于RBF网络的函数逼近及预测能力,将RBF网络用于弹道解算,对传统算法进行优化,得到了新的弹道解算方法.最后对所提方法进行了仿真,发现新方法在解算精度没有降低的条件下,大大提高了弹道解算的实时性.     

某型导弹发射仪可靠性Bayes设计与实现

某型导弹发射仪主要是用于发射舰载新型反舰导弹的保障设备,对其工作性能可靠度的高低直接关系到系统的正常使用,所以系统的高可靠性是该导弹发射仪设计的首要指标之一.在对某型导弹发射仪进行可靠性设计时,经过对系统构成要素的分析,在充分论证系统可靠性的基础上,运用可靠性的估计相关理论和数学理论,建立了某导弹发射仪的可靠性模型,运用Bayes方法进行了可靠性评定,计算表明该系统的可靠性达到了设计指标要求,对实际系统工程的可靠性设计与评定具有较好的借鉴作用.     

基于集值统计法确定掩护重点目标问题

确定掩护重点是地面防空作战的一个重点和难点问题.利用集值统计分析采集的数据更适合指挥员确定掩护重点的思维方式,用区间数对数据进行处理能较好地降低主观误差.通过对被掩护目标的价值度的求取,为确定被掩护目标重要性顺序和兵力分配提供了依据.算法推理严密,模型简单实用,易于编程实现,为确定掩护重点目标提供了一种很好的算法.     

UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.     

基于JMASE的自行高炮武器系统训练仿真

通过模拟器进行仿真训练是今后部队训练的必然趋势和要求.基于联合建模与仿真环境--JMASE,依据JMASE体系结构特点,运用JMASE开发工具和服务,对一般自行高炮武器系统进行研究,建立了自行高炮武器系统训练仿真模型,给出了武器系统训练仿真流程,实现了自行高炮武器系统仿真训练的基本功能.可用于有关军事人员的技能性训练和系统之间的协同训练仿真.