机枪机器人的扫射方式和扫射角速度的研究

机枪机器人将在无人化战争中起到一定作用。使用者可以遥控射击,利用监视屏瞄准目标。由于图像传输延迟,监视屏上显示的图像反映目标在100 ms~300 ms之前的实际位置。射击移动目标是,如不考虑这一因素,将导致命中率降低。推导机枪机器人的扫射角速度计算式,对各种扫射方式进行分析和对比,以美制M240机枪为例进行仿真,进而找到了机枪机器人在平坦开阔地带的最优扫射方式。本方法可作为使用和设计机枪机器人的依据。     

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。     

比例最小偏度单形UKF的RBF神经网络算法

为提高RBF神经网络的建模性能,提出一种基于改进无迹Kalman滤波(UKF)的RBF神经网络训练算法。在该算法中,首先将比例最小偏度单形Sigma点采样策略引入UT,以有效改进UKF,提升其计算效率,然后利用改进的UKF优化估计RBF神经网络的最优参数。仿真结果表明,改进的UKF比EKF具有更高的RBF神经网络模型训练精度,与传统UKF的模型精度大体相当,但速度更快,计算效率更高。     

数码仿造迷彩客观定量评价

为了客观定量评价数码仿造迷彩的伪装效果,根据人眼视觉特性,提出基于HSV颜色空间亮度差的权重因子对SSIM算法加权进行了改进,得到了从人眼视觉特性上客观定量评价数码迷彩图案与原图像的识别概率。识别概率的大小与目标实施伪装技术的优劣有关,识别概率越高,则目标越易被侦察器材识别,伪装效果越差,反之不易被识别,伪装效果越好。因此该算法可为进一步改进伪装技术措施提供依据。     

维和警察的心理压力及其调控

中国维和警察在联合国维和任务区的特定环境下产生心理压力是必然的,维和警察必须了解产生心理压力的环境因素,学会分析产生心理压力的原因,掌握心理压力的调控方法。     

基于SEM的装甲车辆驾驶作业疲劳主要影响因素识别研究

在对装甲车辆驾驶作业疲劳影响因素调查研究的基础上,利用AMOS5.0建立了装甲车辆驾驶作业疲劳影响因素结构方程模型,并检验了其合理性,对作业疲劳主要影响因素进行了识别和分析,分析结果可为改善装甲车辆驾驶作业环境、科学训练、驾驶员选拔以及降低作业疲劳程度的研究提供借鉴和参考。     

箔条云雷达回波的仿真研究

通过建立箔条干扰下的雷达回波模型,根据回波产生的机理,模拟出回波的幅度服从瑞利分布,相位服从均匀分布。根据统计学原理,推导出箔条云雷达回波的功率谱密度,服从高斯分布。结果与实际相符,说明了该仿真方法的正确性。通过仿真比较和分析了当箔条云中含有静态或动态目标时的雷达回波、幅度分布和相位分布。对箔条干扰研究具有重要意义。     

基于VxWorks操作系统如何实现宽带超短波电台隧道

介绍了一种基于VxWorks协议栈的隧道的技术,并结合其在宽带超短波电台中的应用,详细讨论了实现隧道技术的原理和过程,并给出了程序实例的关键代码。实践表明,该方法设计简单,性能可靠,效果良好,解决了宽带超短波电台数据通信由于"非标"所带来的一系列问题,满足了不同应用场合下对宽带超短波电台的需求。     

基于CDMA蜂窝网的定位算法

基于TDOA的经典定位Chan算法主要针对地面移动台,针对中低空飞行器,将Chan算法推广到三维空间,并与飞行器上的惯导系统进行实时组合导航定位。主要思想是根据CDMA蜂窝网导频信号的到达时差(TDOA)两次使用加权最小二乘解算,吸收taylor算法的递推思想,得到飞行器位置的两组解。利用惯导系统提供的位置信息进行解模糊,从而得到飞行器的实时位置信息。仿真结果表明,在相同条件下,与其他经典算法相比,此算法定位精度高,定位运算速度快,其均方误差逼近克拉美罗界(CRLB),对中低空飞行器定位具有一定的参考价值。     

紊流风场下无人机飞行状态多模型估计算法

针对紊流风场环境下飞行速度因模型参数发生变化导致单一固定参数滤波器精度降低的问题,提出了一种无人机飞行状态多模型估计算法.在建立单一固定模型紊流风场有色噪声卡尔曼滤波器的基础上,采用多模型自适应卡尔曼估计,得到飞行速度的最优状态估计.仿真结果表明,多模型估计算法在模型参数发生变化时能有效地减小紊流风场对无人机飞行速度的影响,满足飞行速度控制输入的精度要求.