军事需求体系层次结构的参考模型

提出一个关于军事需求体系层次结构的参考模型——强调军事需求体系的层次组成及它们之间的基本关系,形式化分析了军事需求体系的基本性质,基于该参考模型可以严格分析军事需求的本质特性,对开发装备体系需求规格等工作具有指导意义。     

基于Radon变换的LFM信号检测与参数估计

提出了一种基于RAT法和RWT法的快速算法,研究噪声环境中线性调频信号的检测以及参数估计问题.该方法对信号的检测通过一维搜索完成,同时对调频率识别比较准确,在此基础上,通过窄带通滤波器对LFM信号去除大部分的噪声能量.和其他基于二维时频分析工具的算法相比,降低了计算的复杂度,其实现更为简便.最后通过计算机仿真验证了该方法的有效性.     

目标起伏特性对雷达威力性能的影响分析

介绍了典型雷达目标RCS起伏模型,阐述了起伏目标在实际中的应用,建立了目标损耗和雷达作用距离之间的关系,为不同目标的等效替代推算提供了理论依据.验证了雷达目标满足卡平方分布时发现概率和起伏因子之间的关系.并针对不同类型的起伏目标,建立了雷达探测距离和发现概率之间的关系,为雷达的威力检测和飞行目标的航线设计提供依据.     

融合地理信息的粒子滤波被动跟踪算法

在粒子滤波机动目标跟踪中,为避免粒子集退化现象,通常采取大量的初始粒子数,因而带来了运算量大、跟踪精度低的问题.融合目标舰可能的航线及地理位置先验信息,将约束条件加入到粒子更新迭代中,对粒子的分布和权值进行调整.通过仿真对比加入约束前后算法的跟踪性能,可以看出融合地理信息后,较好地解决了粒子滤波计算量大的难题,提高了纯方位跟踪定位的精度.     

多传感器目标识别和火力分配群决策算法

针对多传感器目标识别的群决策问题,考虑到多目标威胁程度评价指标属性的模糊性,首先将多传感器目标评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,充分利用三角模糊数性质构建群决策函数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于加权矩阵排序的三角模糊数多传感器目标识别的群决策算法,实现对多传感器目标的威胁程度的综合评估.最后,通过多传感器目标评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性.同时实验发现该算法对于多属性、多评价者的群体决策具有优势,且不易受外界参数变化的影响.     

潜艇在水面目标位置散布概率密度的计算方法

潜艇声纳在较远距离上发现水面目标时,探测和解算的目标运动要素具有较大的误差.利用泰勒公式,将目标位置计算公式进行简化处理,结合概率论的相关理论,求解目标位置散布概率密度.针对典型战术态势,计算不同时刻目标位置散布概率密度,绘制概率密度图,与目标位置散布仿真图进行对比.     

频率捷变雷达信号相参特征的表述

频率捷变雷达信号分选是电子对抗领域信号处理与应用的难题,探索新的分选特征参数是实现对频率捷变雷达信号高效准确分选的手段之一。提出了一种基于Wigner-Ville分布(WVD)的频率捷变雷达信号相参特征的表述。介绍了典型频率捷变方式、频率捷变信号模型及WVD的离散过程,推导了频率捷变脉冲重构信号的WVD模型并进行仿真实验。实验结果表明,频率捷变雷达信号的WVD二维图可作为一种相参特征的表述,且该表述可为频率捷变雷达信号分选提供新思路。     

膛内时期后坐部分两种动量计算方法分析

研究对火炮动力学性能设计方法的优化,准确的设计方法对火炮系统的研究具有很重要的意义。现行的火炮后坐部分膛内时期动量计算方法得到的结果与火炮试验中得到的数据存在很大差异。为提高计算的准确性,对现行计算方法进行优化,提出了一种新的后坐部分动量计算方法。为验证新方法的优越性,建立基于弹炮耦合的某舰炮后坐部分模型,利用ABAQUS有限元分析软件对该舰炮后坐部分膛内运动时期进行仿真分析。结果表明,新方法与仿真结果吻合度较高。数值仿真结果可以为相关研究提供参考。     

基于Petri网的FPGA软件缺陷分析与改进设计

为了在FPGA软件开发过程的早期发现设计缺陷并进行修改,以降低设计成本,提出了应用Petri网技术进行缺陷分析的方法。对FPGA软件开发过程中形成的工作流程和实现流程进行了分析,并在发现缺陷的基础上进行了改进设计。在某引信安全与起爆控制系统的设计过程中应用了该方法,结果表明:该方法能够发现并准确定位软件缺陷,而且在Petri网模型基础上能够迅速地进行软件改进设计。     

DPCA和GRNN在燃气轮机故障诊断的方法

选取其关键部件—喷口加力调节器作为故障诊断研究对象,提出了一种基于动态主元分析(DPCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的喷口加力调节器故障诊断方法。在燃气轮机专用试验平台对其进行试验,采集喷口加力调节器的高压转子转速、低压转子转速、燃油油量、燃油耗量等参数原始数据,对其进行预处理,并采用DPCA方法对其进行动态主元分析,提取其不同健康状态的主元,构建特征向量,采用特征向量构建GRNN神经网络故障诊断模型,并通过测试数据对该方法的有效性进行试验验证。为表明该方法的有效性,采用了基于GRNN和基于DPCA-RBF的方法对喷口加力调节器不同健康状态进行了诊断技术研究,并对不同方法所得到的诊断结果进行了对比分析。结果表明,采用DPCA和GRNN相结合的故障诊断方法能有效识别出喷口加力调节器不同的健康状态,具有很好的实际应用价值。