伪卫星辅助北斗定位精度改进方法

由于北斗二号一期系统卫星集中分布在赤道附近,导致国土范围内接收机南北方向定位精度偏低,且由于可视卫星均为正仰角,导致接收机垂直方向定位精度也偏低的问题,提出了利用地面伪卫星改善用户观测几何结构的方法来提高一定区域范围内北斗接收机的定位精度。推导了伪卫星与真实卫星组合的最小二乘定位算法模型,并给出了用于定位精度评估的南北和垂直方向的精度衰减因子值。仿真结果表明:在用户使用范围的北部地区布设伪卫星可有效降低用户南北方向以及垂直方向的精度衰减因子值,从而有效改善定位精度。     

伪卫星增强系统参考站接收机的测距偏差及优化

伪卫星相对地面用户是静止的,因此卫星与参考站接收机之间的距离几乎是不变的。在这种情况下,采样和量化引入的误差不再服从高斯分布,从而影响接收机的测量精度。为了解决这一问题,建立了卫星导航接收机的离散数字信号模型,并在此基础上分析了采样和量化对测距偏差的影响,通过仿真验证了结论的正确性,并提出了伪卫星增强系统下参考站接收机的优化设计方法。     

对武器装备联合运用实验问题的思考

武器装备联合运用问题是武器装备体系化发展模式和联合作战背景下带来的新挑战.如何通过实验手段支撑武器装备联合运用问题的研究是军队当前亟需解决的重要课题.本文从不同角度对武器装备联合运用问题进行定位,剖析了武器装备联合运用实验的本质和目的,构建了武器装备联合运用实验架构,分别研究了基于规则匹配、基于组合优化,以及基于仿真推...     

靶标系统集控软件设计

为提高靶场现有靶标设备的综合利用效率,解决战术射击训练时大量不同型号靶标混合使用中的集中控制问题,采用软件集成方式,设计开发一种模块化、通讯协议自适应的集控系统软件,通过基于XML的协议解析模板,动态匹配不同通讯协议的靶标设备,解决多型设备集成应用问题。实际应用结果表明,该系统有效提升了靶场现有设备的利用效率,同时也为靶场其他应用系统的综合集成提供了很好的实现途径。     

CERep：一种可信度增强的信誉机制

增强信誉机制对信誉信息的有效聚合能力是信誉系统成功的基础。已有的基于局部信誉信息的信誉系统难以有效处理节点的复杂策略不诚实推荐行为,并且可能把提供诚实推荐的节点错误划分为不诚实节点。对此,提出了一种可信度增强的信誉机制CERep。该机制中,节点基于自身的经验产生的直接信任评价,包含直接信任评价值和关于此评价值的信心因子两个部分。在此基础上,提出了新的基于信誉的信任评价算法和推荐可信度计算模型,并给出了信誉机制的分布式实现策略。分析和模拟实验表明,CERep信誉机制能够有效应对复杂策略的不诚实推荐行为,提高信任评价的准确性,实现对节点推荐可信度更公平的评价。     

碳纤维强度的统计特性及对复合材料线芯力学性能的影响

测试了国产T300级碳纤维的单丝和复丝拉伸强度,并用Weibull分布来描述碳纤维单丝平均拉伸强度。采用拉挤工艺制备出国产碳纤维复合线芯,测试了国产碳纤维复合线芯的弯曲强度和短梁剪切强度性能。结果表明:国产T300级碳纤维单丝拉伸强度性能达到东丽T300碳纤维水平,且分散性更小;复丝强度略低。国产T300级碳纤维集束性较差,在拉挤抽纱过程中,容易夹纱和起毛。在纤维体积含量基本相同情况下,国产T300级碳纤维复合线芯力学性能与东丽T700碳纤维复合线芯力学性能相差不大。     

用于消除缓变伪距偏差的抗差扩展卡尔曼滤波方法

针对卫星导航系统中伪距观测量存在缓变伪距偏差,导致定位精度下降的问题,提出了一种基于滑动积累的抗差扩展卡尔曼滤波方法。该方法在抗差扩展卡尔曼滤波算法的基础上,通过滑动窗口内多个历元残差矢量的累积,增大标准化残差矢量的伪距偏差,来提高对缓变伪距偏差故障的抗差能力。仿真表明,该方法能有效消除或者减弱微小伪距偏差和缓慢增长伪距偏差造成的位置误差,与传统抗差扩展卡尔曼滤波算法比较,定位精度得到明显改善。     

天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测技术

针对采用单一发射天线的导航信号欺骗干扰,研究了基于天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测技术,采用代数方法证明了三元非线阵是进行导航信号到达角无模糊解算的最少阵元数和阵型要求,并以相应阵型为基础,提出了基于天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测量构造方法,给出了检测性能的分析方法,定义了用于限制检测性能下降的最小检测门限。采用蒙特卡洛方法对所提检测方法的检测性能进行了仿真,结果验证了理论分析的正确性。     

基于灰色神经网络的装甲部队油料消耗预测

油料消耗量的精确预测直接影响装甲部队后勤保障能力的提升,而传统预测模型精度不高,应用范围也有一定的局限,难以满足信息化战争精确保障的需要。提出一种装甲部队油料消耗预测的组合模型,对历史油料消耗数据和油耗影响因素进行统计分析,求出各影响因素与油耗量的关联度作为权重系数;通过改进GM(1,1)模型预测某部队下一次军事行动的油耗量;用GM(1,1)模型的预测值、加权后的各影响因素值和油耗实际值训练网络,对下一次想定的军事行动油耗量进行预测。通过平均相对误差计算表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型预测精度高,能够较好地指导部队进行下一步的油料供管工作。