基于反坦克导弹模拟训练的虚拟战场环境设计与实现

虚拟战场环境是军事仿真应用的可视化平台。结合反坦克导弹模拟训练需要,对虚拟战场环境的建立进行了论述,给出了具体的设计方案,实现了一个逼真的射击训练模拟环境。所涉及到的虚拟战场环境已成功应用于反坦克导弹模拟训练当中。     

基于神经网络的地形匹配方法研究

提出了基于神经网络实现多特征融合的地形匹配算法,充分利用地形的各种不同的统计特征和几何特征,构造了一种地形匹配网络模型.通过对实时图和基准图的分析,给出了计算网络节点之间的权值函数,建立了网络系统能量方程,通过求系统的最小能量得到最佳匹配位置.由于网络能融合地形的不同统计特征和几何特征,所以算法大大提高了系统的抗干扰能力和定位精度,适合于实时图容易发生畸变的地形匹配领域.实验结果表明,定位精度和抗干扰能力均优于传统的地形匹配方法.     

MIMO信道的三维互相关模型及其相关特性分析

针对频率选择性衰落MIMO移动信道,建立三维(3D)纯随机模型,并推导出3D MIMO信道模型的联合空时频相关函数。新的3D模型统一了现有的多种信道模型,新的联合空时相关函数综合考虑了信道收发两端的多普勒扩展、信号到达方向与离开方向的3D非均匀扩展与两端天线阵的配置。最后基于新的相关函数,分析了非均匀角度扩展参数以及阵元配置参数的变化对MIMO信道相关特性的影响。     

基于OSG的弹道导弹火力打击三维仿真研究

OpenSceneGraph(开放场景图,OSG)是当前流行的三维仿真引擎,具有开源可控的优点.利用OSG建立弹道导弹火力打击模型可为开展复杂导弹攻防体系仿真提供支撑.为此,提出一种以导弹发射点和打击点经纬坐标以及弹道高点高度为输入参数的弹道计算模型,并对其三维可视化方法中弹道曲线标绘、导弹尾焰与命中毁伤特效等关键技术进行了研究.仿真结果显示,与STK软件的计算结果相比,本模型的弹道计算误差较小,几乎可以忽略不计,同时可视化效果较为细腻逼真.     

人机共融的远程态势智能感知系统

针对人与远程无人设备协同精准配合的迫切需求,以机器人操作系统为基础构建了一种人机共融的远程态势感知系统,并开展了实验与分析。该系统以视觉定位技术为基础,以人机感知共融为切入点,通过实时三维场景重建技术与场景一致性融合方法,将无人设备探测到的环境及目标信息进行三维重构,并通过增强现实设备进行显示,与人的视觉信息进行一致性融合,实现无GPS条件下远程无人设备与人所佩戴的增强现实设备之间的协同定位。实验结果表明,系统在近距离时具有较好的人机协同定位准确度,定位精度随着距离的增加而逐渐降低。所构建的系统使无人设备成为人眼的延伸,在不干扰人员正常行动的情况下实现了穿障碍、跨视距的感知能力,在未来信息化作战中可发挥重要作用。     

用光测图像确定空间目标俯仰角和偏航角的中轴线法

提出了一种用电影经纬仪等光测设备获得的图像确定火箭等空间轴对称目标的俯仰角和偏航角的新方法——中轴线法 ;并对此方法进行了误差分析。此方法利用了目标图像上的大量信息 ,测量精度高。采用了间接的方法提取目标的中轴线 ,避免了多相机目标匹配的问题     

基于形态滤波的地形粗糙度计算

研究新的地形粗糙度定义与算法 ;基于数学形态滤波方法 ,定义了一种新的地形粗糙度 ;讨论了新粗糙度的性质与计算方法 ;通过对典型地形计算结果的分析 ,表明该新粗糙度定义是可行的 ,具有直观形象、计算简单的优点     

基于等方性系数的地形可导航性的方向性研究

地形可导航性分析的研究中 ,当飞行器从不同方向进入特定区域时 ,怎样评价该区域提供的可导航性能力一直是地形匹配中的重要问题。本文建立了地形本质特征的数学过程描述———分数布朗运动 ;基于分形几何理论 ,通过分析地形表面的轮廓谱矩和表面谱矩的特性 ,提出一种地形特征度量值———等方性系数 ;并且分别得出了等方性好与差时 ,适配区域的匹配概率与方向之间的定性关系 ,有助于提高地形可导航性分析的效率。     

用多重网格TVD方法求解三维高超音速粘性流场

本文采用时间相关法求解了三维Ｎ－Ｓ方程。在计算中，对于压力和对流项采用Ｒｏｅ的通量差分分裂技术和Ｏｓｈｅｒ－Ｃｈａｋｒａｖａｒｔｈｙ的ＴＶＤ格式，对于粘性项，采用了中心差分格式。通过数值模拟得到了钝头双锥体高超音速层流流场在不同攻角下的数值解。计算的重点放在壁面热流率的预测。在攻角为４°和１２°的状态下，Ｓｔａｎｔｏｎ数的计算值与实验值进行了比较，二者吻合较好。为了加快收敛速率，计算时采用了多重网格方法。     

高超音速流场的隐式TVD格式并行计算

本文采用区域分割技术和拼接网格的并行策略，发展了一个适合于分布式存贮多机系统的ＴＶＤ隐式有限体积并行算法；并在ＰＶＭ并行环境下，对三维高超音速绕流流场实现了多机并行计算，通过负载平衡等方法得到了较高的加速比（在二处理机系统上加速比为１∶８４，在四处理机系统上为３∶４４）。