基于Elman网络的火控系统传感器故障诊断方法研究

Elman动态递归神经网络具有很强的记忆能力,特别适用于火控系统传感器的故障诊断.提出了一种收敛速度快、精度高、可靠性好的PRP(Polak-Ribiere-Polyak)网络训练方法,增强网络在线学习能力.将该方法运用于Elman动态递归神经网络,并运用该网络对火控系统传感器量测信号进行预测和故障诊断.仿真实验和实际应用表明,提出的Elman动态递归神经网络火控系统传感器系统故障诊断方法有效性好,故障诊断率高.     

直接力与气动力复合控制系统设计与仿真

以大气层内反导导弹为研究目的,分析了直接力与气动力复合控制的必要性,给出了复合控制系统的控制模型,实现了对气动力和姿控直接力两个子系统的设计,并通过大量数字仿真实现对复合控制系统设计的合理性进行了验证.结果表明,复合控制系统较纯气动力控制系统的指令响应速度有较大提高.     

基于STK的轨道机动交会研究

研究了STK在轨道机动设计的应用,对比了STK与C-W制导在飞行器交会过程的一致性,并利用STK完成了轨道机动交会设计、定制了图文并茂的飞行过程与数据,表明STK在轨道机动方面具有强大的功能,可以方便地实现可视化交互仿真.     

强电磁脉冲对空中目标的毁伤效应计算和仿真

高强度的电磁脉冲能够干扰、毁伤敏感的电子设备,特别对空中的飞机、导弹构成了严重威胁.计算了辐射强电磁脉冲对空中目标的作战区域,其大小取决于目标所在高度、波束角和倾角.推导出作战区域各典型点处的功率密度计算公式,考虑电磁脉冲在大气传输中的衰减,最后对一定距离上的晶体混频器造成毁伤所需的辐射功率进行了仿真,研究结果可为探讨强电磁脉冲的毁伤效应提供理论依据.     

雷达利用极化信息区分真假目标浅析

首先介绍了电大目标回波信号极化特征和电子假目标信号极化特征,接着探讨了理论上雷达根据极化信息区分电子假目标信号和真实目标回波信号的方法,分析了实际应用中可能存在的困难,说明了这种方法在目前和今后雷达目标识别技术发展中是有实际意义的。最后说明了无论是现在,还是今后,极化信息对于雷达目标识别来说都是一个极其重要的参数。     

一种MIMO雷达动目标检测的快速算法

通过对MIMO雷达动目标检测器的结构进行分析,提出了一种针对MIMO雷达动目标检测的快速算法.该算法通过借助快速傅里叶变换实现每个通道的动目标检测,从而缩小搜索范围,显著地减少了运算量,很好地解决了原算法因运算量过大而难以实时实现的问题.理论分析和仿真实验证实了快速算法的可行性.     

太阳对中低轨红外预警星座跟踪传感器的影响

中低轨天基红外星座是一种新型的能对自由段目标进行跟踪的导弹预警星座,太阳是影响其跟踪覆盖性能的重要背景条件。详细分析了太阳对跟踪传感器的影响条件、方式和大小,并进行了仿真验证。研究表明太阳对单颗卫星的影响较大,并且呈现周期性,但对整个星座的影响有限。     

基于裂变自举粒子滤波的空中目标跟踪处理研究

针对基本粒子滤波算法中的贫化现象,采用裂变自举粒子滤波算法,该算法对大权值的粒子进行裂变繁殖,覆盖粒子群中的小权值的粒子,裂变后的权值为上次粒子的均方值,保持粒子的多样性,设置粒子裂变门限防止数据量过大,最后给出空中目标模型和跟踪估计。仿真结果表明该算法的精度优于基本粒子滤波。     

雷达组网效能量化评估模型

针对雷达组网效能评估过程中决策者的主观判断可能存在一定误差的情况,将层次分析法应用于组网雷达效能评估中。首先建立了组网雷达效能评估结构模型。其次结合案例构造了雷达组网效能评估判断矩阵,进行层次单排序以及层次总排序和一致性检验。最后,利用灰度层次分析法对模型的合理性进行了验证。结果表明,该模型的建立在一定程度上为雷达组网的合理分配使用提供决策依据。     

改进推广卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的运用

对推广卡尔曼滤波算法进行了改进,提出了运用自适应门限滤除不可信观测向量的方法。在复杂多变的电磁环境中,有效的剔除不可信观测向量和防止有用信息的丢失一直是一对矛盾。改进的算法通过新息序列方差的统计信息确定自适应门限,并且对观测向量的每一个元素分别进行判决。仿真结果证明,该算法能够在防止有用信息丢失的同时有效剔除不可信观测向量,进而减小导引头的滤波误差。