基于FAHP-GP的装备调配保障决策模型

分析了装备调配保障决策的主要流程、影响因素和基本模式;根据装备调配保障决策的特点和装备调配保障所面临的实际问题,将模糊层次分析法与目标规划法相结合,构建了装备调配保障决策模型,较好地解决了装备调配保障需求与资源之间的矛盾。最后,以某装备的调配保障决策为例,给出了该模型的求解方法和结果,验证了模型的可行性和有效性。     

碳氢化合物的红外光谱识别

碳氢化合物红外光谱特征吸收主要为甲基、亚甲基等结构基团的振动吸收,特征性不强,但C—C主链红外光谱振动吸收能表达不同碳氢化合物的分子结构特征。应用碳氢化合物红外光谱指纹区谱图形貌特征,建立了根据C—C主链红外光谱识别碳氢化合物的方法。研究结果表明,采用指纹区提供的特征信息能够实现对不同结构碳氢化合物的识别,准确率高达99%,优于采用碳氢化合物甲基、亚甲基等结构基团的红外光谱振动吸收信息获得的识别结果。     

GPRS隧道协议研究与GPRS模拟环境实现

GPRS技术研究和实现已成为当前移动核心网技术的重要发展方向。文章研究了GPRS的原理、GPRS隧道协议的工作流程,并基于winpcap和MFC开发了SGSN和GGSN模拟软件,实现了GTP协议的一个子集,搭建了一个GRPS模拟实验环境。     

挠性航天器变幅值输入成形姿态机动策略

针对变参数挠性航天器的姿态机动问题,在变幅值零振动成形器的基础上,提出了鲁棒性较强的变幅值零振动和零微分成形器设计方法,设计了鲁棒姿态机动策略.该机动策略的控制目标是,将航天器机动到期望状态的同时,消除挠性结构的残余振动.以含转动挠性太阳翼的航天器进行三轴姿态机动为例,进行数值仿真.仿真结果表明,该机动策略对挠性结构频...     

车载激光捷联惯导系统的快速初始对准方法

首先建立了捷联惯导系统的误差模型,并对系统的误差模型进行了可观测性分析,然后针对车载激光捷联惯导系统的特点,采用卡尔曼滤波方法,对姿态误差角进行了估计,给出了方差仿真曲线.通过计算机仿真结果的分析,提出了一种快速估计方位失准角的方法,从而大大缩短了初始对准时间.仿真结果表明将该方法应用于车载激光捷联惯导系统初始对准中是有效的.     

自然场景车标数据集的构建及其应用

车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然场景的全新数据集,包含多种采集环境下的10 324幅、67类车辆图像。基于此数据集开展应用研究,提出一个目标检测与深度学习相结合的车标识别方法,包括车标区域定位和车标种类预测两大步骤。实验表明,该方法对复杂背景有较强的适应性,在涉及30种车标的分类任务中达到89.0%的总体识别率。     

基于双程方向图的FDA干扰性能分析

针对文献中基于FDA双程图的干扰抑制研究较少的现状,在文献中采用MVDR波束形成器计算最优权矢量方法的基础上展开了进一步的分析.现有文献中关于FDA阵列的研究主要包括基于子阵结构划分的分析;基于非线性频偏增量的分析;基于FDA-MIMO结构的分析以及基于波束形成算法的分析.从4个方面对基于FDA阵列双程图的干扰抑制特性展开分析.仿真验证了在有效修正失配导向矢量的同时,在干扰与目标位置接近的情况下,能够实现对目标位置处增益的保持和干扰位置处的有效置零.     

一种针对组网雷达的突防行动任务规划策略

组网雷达探测系统是构成预警监视、防空警戒、目标引导、导弹防御等军事防御体系的关键环节.信息化条件下的空中作战行动对敌方组网雷达实施电子干扰是获取"制磁权"、夺取信息优势,并为后续空中火力打击开辟通道的主要手段.针对多机伴随式协同干扰组网雷达关键技术展开研究,对远距离支援干扰机进行分析,确定其干扰目标、干扰策略及巡航路径;建立多机伴随式协同干扰模型,寻求突防机群的最佳航迹,实现在远距离支援干扰机和随队支援干扰机掩护下安全抵达攻击线;最终确定在不同时刻的干扰策略和干扰功率分配,完成针对组网雷达的突防行动任务规划.这一工作对飞行部队完成突防任务具有一定的参考价值.     

Maneuvering target tracking of UAV based on MN-DDPG and transfer learning

Tracking maneuvering target in real time autonomously and accurately in an uncertain environment is one of the challenging missions for unmanned aerial vehicles(UAVs).In this paper,aiming to address the control problem of maneuvering target tracking and obstacle avoidance,an online path planning approach for UAV is developed based on deep reinforcement learning.Through end-to-end learning powered by neural networks,the proposed approach can achieve the perception of the environment and continuous motion output control.This proposed approach includes:(1)A deep deterministic policy gradient(DDPG)-based control framework to provide learning and autonomous decision-making capa-bility for UAVs;(2)An improved method named MN-DDPG for introducing a type of mixed noises to assist UAV with exploring stochastic strategies for online optimal planning;and(3)An algorithm of task-decomposition and pre-training for efficient transfer learning to improve the generalization capability of UAV's control model built based on MN-DDPG.The experimental simulation results have verified that the proposed approach can achieve good self-adaptive adjustment of UAV's flight attitude in the tasks of maneuvering target tracking with a significant improvement in generalization capability and training efficiency of UAV tracking controller in uncertain environments.     

双转子活塞发动机工作过程的数值模拟

双转子活塞发动机是一种新型的差速式转子发动机,与传统发动机相比较具有很多优点,如不需要复杂的阀门装置,而且功率密度更高等。为了分析和研究双转子活塞发动机的运行特性,针对该发动机工作循环的热力学过程建立了其零维模型,确定了主要的边界条件,运用Matlab/simulink进行了数值模拟。对应不同的主轴转角,计算出气缸内工质的质量值、压力值和温度值。基于算得的压力值,求取了该发动机的平均指示压力和功重比等参数,与传统发动机相比较,双转子活塞发动机气缸工作容积的利用程度更大,整体结构更加紧凑。