安装环境对电子侦察比幅测向精度的影响分析

针对舰载雷达对抗侦察装备部署过程中的性能改变问题,通过建模与仿真分析了安装环境对电子侦察比幅测向精度的影响。首先,建立了侦察天线在舰艇上的安装位置模型,采用电磁场分析软件仿真了反射信号存在区域及其引起的侦察天线方向图畸变;然后,通过半实物仿真方式进行了不同条件下的对比测试,确认了反射影响程度,分析了反射信号对比幅测向精度的影响。仿真结果表明:当安装环境中存在反射信号时,会造成舰载雷达对抗侦察装备测向性能下降,并且随反射影响程度的变化而变化。所得结论可为舰载电子对抗装备使用提供参考。     

一种舰载传感器图像编码实现方法

针对舰船传感器视频信号高清化和数字视频总线传输实时化需求,分析多核DSP并行处理和JPEG编码算法的基础上,提出了基于多核DSP的JPEG图像编码实现方法,以TI公司TMS320C6678数字信号处理器为硬件平台,实现了多核DSP核间高效通信和任务级并行处理。实验测试JPEG算法核心组件,优化编码子系统可进一步提升系统处理能力;实验结果表明,基于八核DSP的JPEG编码系统的实时处理能力比单核系统提升了5倍,提高了视频图像压缩效率,满足数字视频总线实时性传输要求。     

电子防空协同下多层火力拦截巡航导弹能力研究

从电子防空和火力拦截两个方面分析了抗袭巡航导弹的基本对策,采用排队论方法构建了"软硬杀伤拦截"的效能模型,并计算出固定部署防空体系的拦截效率。结合算例证明了模型的实用性,通过对比得出在有电子防空协同下拦截巡航导弹时的可行性与优势。     

博弈条件下基于SINR的制导雷达波形设计

针对电子战环境中用于扩展目标检测的制导雷达波形优化问题,提出了3种博弈策略模型,并针对不同博弈策略模型分别给出了波形优化策略。在前两种模型中,以最大化信干噪比为准则,在杂波条件下采用注水法优化波形;在第3种模型中,给出了智能雷达与智能目标之间的均衡解,并采用两步注水法得到了最优波形设计方案。仿真结果展示了不同条件下制导雷达和目标的功率分配策略。     

多普勒盲区条件下的目标点迹-航迹关联方法

机载预警雷达存在着固有的多普勒盲区问题,该盲区不仅易引起目标航迹中断和重起批,还容易引起数据关联的错误。基于此,提出了一种新的多目标点迹-航迹关联方法,该方法引入了由多普勒盲区造成的第二类空量测,将点迹-航迹关联作为最优二维分配问题求解,同时,为延长航迹寿命,采用多普勒盲区先验信息对传统航迹撤销准则进行了修正。仿真结果表明:在杂波、多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断率较传统方法有明显下降。     

基于动态调节时间的导弹编队逆最优控制算法

针对导弹编队系统在动态调节时间指标约束下,生成理想编队队形的问题,提出一种新的导弹编队控制算法。该算法根据领弹与从弹的相对运动关系,建立系统状态方程,并将其转化为误差形式。基于逆最优控制理论,综合动态调节时间等约束条件,逆向得到最优控制量,从而保证编队队形的生成时间满足指标要求,各成员在形成理想位置关系的同时,速度趋于一致。仿真结果验证了算法的有效性,适用于领从结构导弹编队系统的总体设计。     

高层通讯大厦消防设计分析

随着城市的发展和建筑水平的提高,对消防设计提出了越来越高的要求,防火分区的设计尤其重要。针对某高层通讯大厦的消防设计实例进行分析,运用性能化设计方法,探讨利用防火玻璃解决防火分区超大的技术办法。     

高机动性能导弹大迎角测量方法研究

简要介绍了嵌入式大气数据传感系统的概念及技术。针对高速高机动性能导弹大迎角高马赫飞行的特点,提出应用嵌入式大气数据传感技术解决导弹大迎角测量问题,并结合导弹自身特点,给出了迎角测量原理和方法,这对于新型导弹的设计具有一定的借鉴意义。     

基于IP over CCSDS的空间攻防网络研究与设计

如何构建空间攻防网络是空间作战的一项关键技术。深入分析研究了CCSDS分包遥测、分包遥控、AOS建议及主网模型,提出了基于IP over CCSDS的空间攻防网络设计概念,分析和选择了相关的数据交换协议,构建了空间网络与地面网络端到端通信网络协议栈模型,并对CCS-DS技术在我国航天测控通信网中的应用提出了改造建议和应用思路。     

A robust queueing network analyzer based on indices of dispersion

We develop a robust queueing network analyzer algorithm to approximate the steady-state performance of a single-class open queueing network of single-server queues with Markovian routing. The algorithm allows nonrenewal external arrival processes, general service-time distributions and customer feedback. The algorithm is based on a decomposition approximation, where each flow is partially characterized by its rate and a continuous function that measures the stochastic variability over time. This function is a scaled version of the variance-time curve, called the index of dispersion for counts (IDC). The required IDC functions for the external arrival processes can be calculated from the model primitives or estimated from data. Approximations for the IDC functions of the internal flows are calculated by solving a set of linear equations. The theoretical basis is provided by heavy-traffic limits for the flows established in our previous papers. A robust queueing technique is used to generate approximations of the mean steady-state performance at each queue from the IDC of the total arrival flow and the service specification at that queue. The algorithm's effectiveness is supported by extensive simulation studies.