电源纹波对相参雷达改善因子的影响

分析了电源纹波对行波管(TWT)级联发射机放大链引起非线性失真的原因,通过对非线性失真公式进行变换,导出了发射电源纹波与相参雷达MTI改善因子的关系式,给出了衡量电源纹波的参数,为雷达系统设计选择TWT和确定电源纹波参数指标提供了定量理论依据     

多人多任务动态决策建模的环境

就人的组队如何解决多任务环境中具有不定性情况下分布式资源管理等问题 ,在微机上采用具有音响—图形功能的 Turbo pascal程序语言 ,建立了一个可以控制的实验环境 ,经分析得出 :在此环境中 ,可以模拟、产生 C3分布系统方面基本的决策制作问题 ,且能充分适应于复杂性的逐步引入 ,可用作建立多人多任务动态决策模型的载体 ,开发组队决策的规范—描述理论。     

新型平衡变压器谐波抑制技术研究

为了解决单相大功率变流器和非线性负载给舰船电力系统带来的三相不平衡问题,首先分析了一种基于船用新型平衡变压器接线的谐波抑制系统,采用两个背靠背式运行的单相变流器实现实时谐波和无功补偿;然后,分析了谐波抑制系统的主电路结构,阐述了谐波抑制系统有功功率交换、无功功率补偿及谐波抑制原理;最后,利用Matlab建立了谐波抑制系统的仿真模型,对阻性负载和非线性负载两种工况下谐波及无功电流的补偿能力进行了仿真。仿真结果验证了该系统的正确性和有效性。     

战场网关键节点仿真与分析

针对作战中难以快速分析美空袭体系战场网重要作战节点,对战场网作战要素进行了分类,提出战场网关键节点的评价指标,并利用社会网分析的网络分析手段,对美典型空袭体系作战要素及信息流转进行了仿真计算。结果表明,利用度数中心度等社会网分析指标,可以迅速识别战场网的关键节点和链路,为未来的网电作战寻求作战目标排序提供了新的方法。     

基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别

为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。     

机载燃油泵性能退化试验研究

为了获取刻画燃油泵退化规律的退化数据,提出机载燃油泵性能退化试验研究。基于失效机理分析制定燃油泵性能退化试验方案。搭建燃油泵在电应力载荷下的性能退化试验平台,可模拟飞机燃油泵注油循环过程,施加电应力载荷,采集出口压力信号。建立Holt指数平滑退化模型用于剩余寿命预测。结果表明该退化模型表征了燃油泵的退化规律,验证了该试验方案和平台的有效性和可行性。     

基于舰艇摇摆的垂发型舰空导弹三维弹道仿真

在对舰艇摇摆状态下垂直发射型舰空导弹发射姿态的计算方法及其典型飞行弹道分析的基础上,将导弹运动学弹道分成无控段、初制导段、初末制导交接段和末制导段,根据导弹各飞行阶段的制导特征分别建立了飞行弹道的仿真模型,并对不同发射姿态的导弹弹道特征进行了仿真分析。运用该模型可进一步确定舰艇摇摆状态下,舰空导弹的杀伤区、战斗部的毁伤能力及导弹的发射时机,为指挥员进行防空作战指挥提供了理论参考依据。     

基于自适应差分进化算法的武器稳定系统参数辨识

以某步兵战车武器稳定系统为背景,在考虑驱动电机与火炮之间的弹变形、摩擦和齿隙非线性因素的基础上,建立了基于三惯量模型的武器稳定系统模型。应用自适应差分进化算法对模型中的未知参数开展参数辨识研究,在MatlabSimulink进行仿真实验,与标准差分进化算法及粒子群算法对比,验证了该方法的有效性和优越性。实验结果表明,所建模型基本符合实际系统。