机载雷达与对抗设备电磁兼容建模与仿真

以机载雷达和干扰机为例,分析了机载设备电磁兼容问题产生的原因,建立了电磁相互干扰的理论模型,探讨了载机在不同干扰方式下雷达作用距离计算方法,推导了互干扰时,载机在掩护式干扰和自卫式干扰两种情形下的雷达距离方程,并基于雷达检测概率的一般求解方法,推导了自卫式干扰时雷达检测概率与目标距离的关系,并进行了实例仿真,为解决互干扰问题提供了理论参考。     

基于复杂网络的作战网络分析

分布式网络化作战是网络中心战的基础,而分布式作战网络的构建是网络化作战的重要前提。首先,运用复杂网络的相关参数分析了多种不同的网络,选择了BA非标度网络作为分布式作战网络的最优表现形式;其次,以BA非标度网络为基础提出了一个适合军事上动态鲁棒性分析的模型DCNCE;最后,仿真结果表明,在以网络效能值为测度的对比下,分布式作战网络在介数毁伤策略下更脆弱,为构建并改进现有的作战网络提供了理论依据。     

GPIB的动态信号分析仪远程控制方法与实现

为满足某型号导弹位标器自动测控系统的需求,采用PCI-GPIB总线连接安捷伦动态信号分析仪35670A与上位PC机,设计了基于35670A的位标器频率响应测试模块的整体架构,重点描述了基于VISA函数库的LAB Windows CVI编码实现步骤,并给出了该型号导弹位标器频率响应测试的结果.     

基于任务和角色的工作流系统权限控制

工作流系统权限管理的权限控制是工作流的重要因素.对传统的访问控制权限进行改进,在基于角色和任务的工作流权限管理系统中将任务与组织、时间进行关联,并使用Petri网来对工作流进行建模,在工作流推进的不同时段,采用不同的存取权限表来实现权限控制,为工作流的权限管理提出一种新的思路.     

基于蒙特卡罗方法的多散射修正模型

针对现有的基于蒙特卡罗方法的非视线传输模型的不足和局限性,提出了基于蒙特卡罗方法的多散射修正模型,给出了模型的数学描述。利用坐标系变换方法,得出了光子迁移的坐标递推公式。设计了接收判断机制,给出了到达时间的计算公式。通过跟踪大量光子的随机迁移,验证了光子传输的多散射现象。绘制了接收天线功率密度曲线,模拟了脉冲展宽效应。比较结果表明,在满足单散射近似的条件下,该模型与Luett-gen单散射模型吻合较好;在不满足单散射近似条件时,该模型得出的接收功率密度大于Luettgen单散射模型的接收功率密度,分析了结果的正确性,并指出了现有模型信道零延迟的错误。理论分析表明,模型能准确反映信道的时延特性。     

一种基于帧间相关的红外弱小目标运动轨迹检测方法

针对传统帧间相关法对部分虚警轨迹难以排除的问题,研究了一种简单的帧间相关去噪算法,并提出在此基础上再次运用数学形态学方法来进一步排除虚假轨迹。算法采用形态学top-hat变换和二值化方法预处理原始图像,然后根据目标帧间相关而噪声点不相关的特点去噪,之后相加得到初步运动轨迹图像;最后采用形态学开运算,排除虚假轨迹,得到最终的检测结果。结果中检测出的目标轨迹清晰,虚警少。实验表明,该方法能有效地检测出弱小目标的运动轨迹。     

一种潜艇内外磁场换算算法的实验验证

将磁矩作为潜艇磁场的虚拟源,通过磁场变化量推导了潜艇内外磁场变化量的关系式,解决了制约闭环消磁技术发展的核心问题。并以封闭的铁质空心圆筒模拟潜艇,测量模型内外磁场变化量,对内外换算关系式进行了实验验证,实验结果表明,用该关系式由内部磁场换算外部磁场,误差可以控制在10%以内。     

万向铰驱动的偏斜转子系统传递力矩分析

研究了万向铰结构偏斜和实际误差偏斜两种情形共存时万向铰驱动转子系统的传递力矩特性,得到了通过万向铰作用在从动轴上的力矩及其各分量之间的具体表达式,并针对三种不同偏斜情形对万向铰传递力矩的弯矩分量和扭矩分量进行了仿真分析。结果表明:当万向铰结构偏斜微小时,实际误差偏斜对万向铰传递力矩的影响不可忽略。所得结果与以往研究相比,更符合工程实际,也为研究偏斜转子的弯曲振动、扭转振动以及弯扭耦合振动问题奠定了一定的基础。     

二维弹道修正弹修正方法

为提高弹箭密集度,采用阻力修正原理进行纵向距离修正;增设阻尼片,调节炮弹的极阻尼力矩来改变炮弹旋转速度,进而调节偏流大小来实现侧向弹道修正,是一种低成本的二维弹道修正技术。基于牛顿流理论、经验公式和风洞实验数据提出了组合式二维修正机构弹道修正弹的扩增阻力系数和扩增极阻尼力矩系数计算方法,对不同阻力环、阻尼片结构的气动力进行了数值计算分析。分析了组合式二维弹道修正弹的侧向弹道修正原理,建立了其飞行弹道数学模型,对阻力环、阻尼片机构在飞行弹道上不同位置处作用对应的射程修正量、侧向弹道修正能力和动态飞行稳定性进行了数值计算。结果表明:该二维弹道修正技术可以满足对弹道纵向和侧向偏差修正的需求,且不影响炮弹的飞行稳定性。     

基于模糊-组合神经网络的信息系统安全风险评估

针对信息系统的安全风险评估问题,提出了一种将模糊理论与神经网络进行"浅层次"结合的评估方法。通过对信息系统所涉及的风险因素分别从资产影响、威胁频度、脆弱性严重程度三方面进行分析,建立了信息系统的安全风险层次化结构,并构造了各因素所对应评判集的隶属度矩阵;综合运用模糊推理算法与神经网络仿真技术,对信息系统的安全风险进行评估,进而判定信息系统安全风险等级。最后,通过实例分析说明了算法的应用,并借助误差分析检测了模型的有效性。