过失速机动的AUKF-WNN气动力建模及仿真

为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据失速气动力建模方法。引入一种自适应因子来改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的性能;按照飞行数据的气动力建模流程,利用改进UKF算法对WNN参数进行最优化估计,构建失速现象的气动力模型。实验结果表明,针对飞行器失速的气动力建模问题,基于改进UKF算法的WNN建模方法,在建模精度和速度方面,优于传统神经网络和其他现有WNN方法,因此,使用提出飞行器失速的气动力建模方法是可行和有效的,得到预测结果也能准确刻画飞行器失速的动态特性。     

月球轨道超长波天文观测微卫星在轨数据预处理方法

围绕“嫦娥4号”月球轨道超长波天文观测微卫星展开研究,针对微纳卫星对地数传资源的限制,提出一种在轨信号预处理方法：通过10通道数字下变频链路实现原始数据的变频接收,再利用多级滤波器抽取获得低采样率基带数据,下变频本振频率可调,在对地数传资源约束下保证了不同频带数据的灵活选取。以上方法实现了一种10频点超窄带梳状滤波,仿真验证表明,采样率80 MSPS基带带宽为1 kHz的情况下,此方法可在现场可编程门阵列平台上稳定运行,能保证带内平坦度和线性相位等关键技术指标, 数据量与直接下传原始数据相比,降低了3个数量级以上。     

引入速率量测的高速机动目标跟踪多模型算法

在机动目标跟踪定位问题中,引入参考加速度的跟踪算法对目标定位跟踪精度高、效果好,但在目标发生高速机动时,其跟踪误差较大,收敛速度慢。针对这种情况,提出一种引入速率量测的自适应性圆周运动跟踪算法,并通过建立一种模型结构变换机制,将两者算法有效结合,构成一种变结构多模型算法(Variable Structure Multiple Model,VSMM)。在高机动条件和典型反舰导弹攻击航路下对算法进行仿真实现,证实了该算法相比于引入参考加速度跟踪算法,跟踪精度较高,收敛速度更快,具有一定工程实践指导意义。     

广播新技术在心理战中的应用

多媒体广播、数字广播、手机广播和网络广播为广播心理战的实施开辟了更加广阔的空间。本文阐述了广播新技术在心理战中应用的重要性、现状和趋势,提出了心理战广播新技术的发展对策,有助于军队心理战创新。