基于Petri网的军事装备物资供应保障建模

考虑了信息化条件下装备供应保障的战场环境和供应能力,建立了装备供应保障需求预测和物资供应决策流程的Petri网模型.用CPN-Tools对运输决策子模型进行了仿真,验证了应用信息网络技术优化的决策模型对提升装备供应保障效能的作用.     

基于SEA评估算子的军事通信网络效能仿真评估方法

针对作战人员对军事通信网络效能动态需求,建立基于仿真数据和用户需求的军事通信网络SEA模型;给出SEA方法在算子集成运行环境(OASIS)中的算子化设计和实现过程;通过使用SEA评估算子评估舰艇编队通信网络效能,证明应用SEA方法动态评估军事通信网络效能适用性和算子化SEA方法有效性,有利于SEA方法向通用化和规范化发展.     

一种慢速运动目标ISAR子孔径拼接方法

ISAR成像是现阶段一种被广泛研究的重要技术.首先阐述了利用距离一多普勒算法对线性调频体制ISAR的成像原理.在此基础上,针对慢速运动目标的特点,提出了基于相位补偿的子孔径拼接处理方法.该方法可以明显改善成像效果.利用滑翔机模型进行仿真验证.其仿真结果证明了其可行性和有效性.     

对机动目标的滤波和预测(下)

因反超音速导弹和末端机动导弹的需求,必需解决对机动目标的跟踪滤波和预测问题.根据对机动目标运动特性和噪声特性的分析,指出不能用处理平稳随机过程的最佳滤波方法来处理非平稳随机过程的滤波问题.利用自动控制理论、自适应控制方法和误差相消技术,构建了对付机动目标的滤波器,并给合常用的几条航路和一条完整的末端机动导弹航路,进行了模拟仿真计算,获得了较好的结果.最后,还给出了能补偿系统偏差的预测方法.     

基于补偿调制的ISAR电子伪装干扰技术

逆合成孔径雷达(ISAR)是一种高分辨率微波成像雷达体制,也是成像雷达的重点发展方向之一。由于其成像是通过对距离向和方位向二维压缩实现,因此比普通雷达具有更强的抗干扰能力。针对线性调频信号体制ISAR,提出一种基于补偿调制的电子伪装干扰方法,通过对截获到的敌方雷达辐射信号进行相位补偿调制模拟出目标任意散射点的回波信号并转发,达到了伪装干扰的目的。最后的仿真实验证明了所提方法的有效性。     

面向新任务插入的电子侦察卫星任务规划方法

针对电子侦察卫星在执行初始侦察计划的过程中新任务动态到达的情况,以最大化完成任务优先级之和,并使新任务到达后,对原侦察计划调整最小为目标,建立了具有两级优化目标的动态约束满足模型,提出了一种基于启发式规则的动态插入算法,最后通过仿真实例,对模型和算法进行了验证,实验结果表明算法一定程度上能够满足卫星新任务插入后使得原始...     

一种地炮作战效能评估动态推演方法

为了解决传统地炮作战效能评估方法不能适应信息化条件下我军需求的问题,基于复杂适应系统理论和多智能体建模技术提出动态推演方法进行地炮作战效能评估.微观层面对智能体进行多分辨率建模,宏观层面模拟作战动态对抗过程,能有效地解决传统评估方法难以适应复杂环境,难以反映动态对抗,割裂体系逐个评估,割裂人与武器联系的不足.该方法为研究地炮效能评估提供了新思路.     

海上侦察监视无人机发展趋势

使用无人机对海上进行广域侦察监视是有效获取海空情报资源、掌握海上战场态势、维护海洋权益的重要手段.本文从无人机模块化载荷设计、情报自动处理能力、互操作技术等三个方面分析了海上侦察监视无人机关键技术的发展趋势;从装备性能、机体结构、功能应用等三个方面阐述了海上侦察监视无人机装备建设的发展趋势;从协同式侦察、自主式侦察和联...     

一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法

HLA仿真中,数据分发管理实现基于值的过滤,可以有效减少盟员接收冗余数据的可能性和网络中的数据流量。大规模HLA仿真系统在仿真推进中需要大量的区域匹配计算以维护数据分发管理的正确性。现有的区域匹配算法大多需要对所有区域进行匹配计算,造成了大量计算资源的浪费;同时,主要基于串行匹配思想,难以充分发挥多核平台的并行计算优势。针对现有区域匹配算法的局限性,提出了一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法,该算法能够实现对一次仿真推进中多个改变区域的并行匹配计算,同时在匹配计算中采用基于移动相交的基本思想,利用区域范围移动前后的历史信息,将匹配限定在移动区间之内,减少了大量的无关计算。理论分析与实验结果表明该算法尤其适合基于多核计算平台构建大规模分布式仿真的应用需求。     

L1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用

通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的L1-analysis稀疏重构模型用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足L1-analysis 稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将L1-analysis 稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于L1-analysis 稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。