等残差卡尔曼滤波器组算法的无人机控制故障诊断

提出了一种等残差卡尔曼滤波器组算法,它只需要单个卡尔曼滤波器的残差和状态估计及其线性变换,就可得到与标准的多模自适应滤波算法等价的残差,因此可以有效地减少计算量和计算时间.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.     

作战飞机光电电视瞄准吊舱系统的图像预处理

针对作战飞机光电电视瞄准吊舱系统的设备特点,从理论上介绍了侧抑制网络,提出一种基于循环侧抑制网络的图像预处理方法.最后,应用选定的侧抑制方法处理电视瞄准吊舱所拍摄的图像中截取的一部分图像,结果显示了算法在图像预处理中增强反差,突出边框的作用.     

作战效能的巡航导弹突防高度优化

将巡航导弹作战效能分析应用于巡航导弹突防高度确定上,对巡航导弹撞地概率展开了深入的讨论和研究,建立了相关的数学模型,并通过相应的计算得到在突防阶段损失最小的飞行高度,能在一定程度上提高巡航导弹的作战效能,经过算例检验证实已达到优化.     

面向Agent六元抽象概念建模方法

目前广泛应用的HLA技术体系仿真建模方法存在明显的缺陷,因此提出面向Agent的六元抽象建模方法。首先提出了六元抽象建模方法模型框架,六元抽象建模方法是在系统思想的指导下,从系统范畴视图、要素视图、结构视图、状态视图、运行视图、功能视图来描述实际作战系统的各个方面然后六视图进一步映射成描述概念模型的六大标识。面向Agent的六元抽象建模方法有助于提高仿真模型的完备性、逼真度和建模方法的规范化、可操作性。     

遗传算法的多目标作战系统组合优化

以作战任务为中心,动态集成作战系统的过程中,由于作战任务间逻辑关系的复杂性,以及作战系统的数量有限性,作战任务之间可能存在作战系统冲突问题.针对此问题,结合作战活动的特点,建立了多目标决策模型,构建了问题的可行解空间,并在此基础上,将作战任务的约束和冲突规则引入遗传算法,实现了一种带规则编码的遗传算法,给出了算法处理流程,最后进行了总结.     

基于模糊聚类-BP神经网络模型的战场目标识别

神经网络可以用来识别战场目标,但是传统神经网络具有样本多、学习速度慢的问题.为了解决上述问题,建立了一种基于模糊聚类和神经网络相结合的目标识别模型.仿真实验表明,用该模型进行目标识别,可以科学地选取样本,提高网络的训练速度和运行速度,并且能确保目标识别的正确率.     

基于遭遇角决策的并行双模切换舵减摇控制

结合舵减摇控制中通用线性模型与模糊线性模型的优缺点,采用了一种根据遭遇角的不同自动切换控制器设计模型的并行双模切换舵减摇控制方案。为在线自动辨识遭遇角,提出基于横摇功率谱密度柱状图的神经网络辨识方法。仿真结果表明,该方法辨识精度较高,且比传统重心法节省了在线计算量与存储数据库所需的存储空间,简化了辨识流程。     

基于指标体系的火力分配模型研究

火力分配是现代作战中的关键问题,如何有效地进行火力分配对高效发挥火力、提高作战效能、争取作战的主动权具有重大意义。根据评价指标筛选原则,建立了一个反映目标价值的多层次评价指标体系,提出了火力分配的GEM-AHP计算模型。实例研究表明,该模型对多指标决策的火力分配问题具有很好的适用性。     

靶场光学测量数据异方差性检验及修正

为了避免靶场光学测量数据异方差性导致的普通最小二乘估计非有效、显著性检验失去意义和模型的预测失效问题,采用了图形分析、Goldfeld-Quandt和Breusch Pagan Godfrey方法检验光学测量数据异方差性,并针对光学测量数据的异方差性提出分段加权最小二乘修正的方法。通过理论分析,对某设备方位角测量数据进行实验验证,取得了残差平方数据、G-Q检验统计数据、BPG检验统计数据和分段加权最小二乘BPG统计数据。结果表明应用图形分析法对光学测量数据进行异方差性检验最直观和简捷,适合存在明显异方差性的检验,G-Q检验法不适用光学测量数据的异方差性检验,BPG检验理论完整且适合光学测量数据的异方差性检验,分段加权最小二乘方法有效合理,消除了异方差性对回归模型的影响。     

高速布放的微型海光缆下沉状态研究

研究了高速布放的微型海光缆(SFOMC)的下沉状态,分析了洋流、微缆外径、微缆单位长水中重力以及布放速度对下沉状态的影响.计算机仿真结果表明,上升流是影响SFOMC下沉状态的决定性因素,在选择路由时,一定要避开有上升流的海域,同时要加快下沉速度,还应尽量选用外径较小的SFOMC;而下沉速度受SFOMC的单位长水中重力的影响不大,没有必要设计制造大重力的单位长水中重力的SFOMC,且下沉速度与布放平台的航行速度无关.