声自导鱼雷射击诸元及误差对其捕获概率的影响

为了定量分析研究某武器系统的声自导鱼雷射击诸元及其误差对鱼雷捕获概率的影响,根据解析法和蒙特卡罗统计模型,对多种态势下声自导鱼雷捕获概率计算进行模拟仿真,给出了提高鱼雷捕获概率的有效途径,充分发挥该武器系统声自导鱼雷的作战效能.     

自适应均衡器非维纳效应的仿真研究

窄带干扰条件下,自适应滤波器产生非维纳效应。在分析非维纳效应产生机理的基础上,详细仿真研究了强单音干扰条件下,自适应均衡器的收敛和跟踪性能。通过研究得出了一些新的结论:多径和干扰的功率严重影响自适应均衡器的收敛速度,而干扰的频率对收敛速度几乎没有影响;固定的强单音干扰对自适应滤波器的信道跟踪性能影响较小;慢变的强单音干扰对跟踪性能影响较小,快变的单音干扰将对跟踪性能造成严重影响。     

基于效能评估的反舰导弹方案选择问题研究

通过建立效能模型对超音速导弹与亚音速导弹的作战效能进行了对比分析,建模并全面量化比较了两类导弹的固有作战能力、可用性和可信赖性指标,对比了各自的优缺点,在此基础上探讨了反舰导弹的方案选择和发展方向问题。     

面向空间应用的GaN功率器件及其辐射效应

研究氮化镓(GaN)功率器件及其辐射效应对于解决空间应用需求、促进新一代航天器建设具有重大意义。介绍了GaN功率器件的主要结构及工作原理,综述了近年来国内外在GaN功率器件的总剂量效应和单粒子效应两方面的研究进展,并对辐射效应在GaN功率器件中造成的退化和损伤机制进行分析与讨论。研究结果显示：GaN功率器件具有较强的抗总剂量能力,但是抗单粒子能力较弱,易发生漏电和单粒子烧毁,且烧毁点多发生在栅极边缘的漏侧。对GaN功率器件辐照损伤机理的研究缺乏权威理论,有待进一步探索,为其空间应用提供理论支撑。目前,平面结构的GaN功率器件是主流的技术方案,单片集成及高频小型化是GaN功率器件未来发展的方向。     

基于模糊多属性决策的反装甲目标战场价值评估

信息化战场反装甲目标层出不穷,指挥员决策难度增大。针对反装甲目标信息的复杂性,应用模糊多属性决策理论,提出坦克分队进攻战斗中敌反装甲目标战场价值评估的方法。并通过确定各决策因素指标值和计算加权值,构建价值评估多属性决策模型,快速有效地确定分队本级范畴内的敌反装甲目标的战场价值,有利于分队指挥员迅速果断地实现其作战指挥决策。     

基于多智能体技术的协同信息融合系统研究

为达到充分发掘信息组合潜能的目的,利用多智能体(multi-agent)技术构建了自协同信息融合系统。给出了自协同信息融合系统的体系结构,对该信息融合系统需要进行的协同内容进行了分析,总结了基于多智能体的协同信息融合的主要技术特点。该系统可以起到实现信息共享、统一协调传感器探测行为、提高信息融合系统综合效能的作用。     

基于动量BP神经网络的确定掩护重点问题研究

确定掩护重点是地面防空作战的一个重点和难点问题。通过分析影响确定掩护重点问题的主要因素,建立评价指标体系,利用动量BP神经网络解决了确定掩护重点的评价模型,并采用MATLAB6.5的神经网络工具箱进行仿真实现。方法较好地降低主观误差,为确定被掩护目标重要性排序和兵力分配提供了依据。通过对BP算法的改进,减少了误差,提高了学习速度。模型思路清晰,算法简单实用,较好地解决了防空兵辅助决策系统智能确定掩护重点目标的问题。     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

基于模糊综合评判法的敌空袭主攻方向预测研究

针对主攻方向预测的主要特点,运用模糊理论探索解决其主观推理、决策问题。应用隶属函数及变权重模糊综合评判方法分析,建立了评估模型,得到了类似人主观判断的结果,最后通过示例说明应用模糊综合评判法预测主攻方向的可行性。