基于中间件平台的异构数据交换与集成

针对数据共享过程中数据可能来自不同的途径,提出了一种基于中间件技术的统一平台异构数据库数据交换模型.该模型基于驱动映射,当数据从数据库传送到XML文档或从XML文档传送到数据库时,用一个具体模型实现数据交换.其方法是将XML文档表示为由数据对象构成的树,每一个元素类型和对象模式中的对象相对应,即模式和模式之间的映射.文...     

空战截击引导航线自动生成算法研究

以等角航线作为截击引导航线计算的基础,研究了满足战术要求的截击引导航线自动生成方法,提出了基于前置点滑动搜索的截击引导航线优化生成算法（LPMSOA,lead-point moving search optimal algorithm)。LPMSOA算法采用二分搜索思想,以到达时间差为优化准则,通过对预定敌机前置点的滑动搜索来寻找最优前置点,通过飞行航迹长度最小化获得最短截击时间,在此基础上对最优截击引导航线进行解算。仿真实验表明,LPMSOA能有效解决空战截击引导航线自动生成问题,算法实时性强,计算精度高。     

基于XML的指挥控制信息交互模型

针对传统指挥控制信息交互的有歧义、不同系统之间无法共享等缺陷,提出了基于XML的指挥控制信息交互方式,建立了基于XML的指挥控制信息交互模型结构,阐述了信息交互的内容、模式和交互机制,重点探讨了指挥控制信息交互的模式.根据指挥控制信息的分类和具体内容,定义了信息交互的C2IE-XML模式,并详细定义了该模式中的头元素和内容元素,内容要素中详细阐述了命令要素.该模型为指挥控制信息交互建立了基本的规范,也为信息共享创造了条件.     

基于Kraken模型的海洋声场及相干性分析

海洋环境的复杂性和多变性严重影响着水下信号处理系统的性能,海洋声场研究及其相干性分析利于海洋中声纳设备有的布放,为海洋环境的相关场分析和声场的战术运用提供理论依据.射线模型、简正波模型、抛物线等模型分别适合于不同的海洋声场环境,以Kraken简正波模型为基础,完成对不同频率下典型的海洋声场计算与分析,得到不同条件下声场的传播损失图.海洋声场相干性分析侧重于声场水平纵向相干及垂直相干研究,结合其结构产生分别对纵向相干与声源深度及垂直相干与阵元间距等因素的关系展开讨论.研究表明:对不同频率下的声场传播损失的分析及海洋声场的水平纵向相干、垂直相干等问题的探究能够为海洋环境的相关场分析和声场实际应用提供一定参考.     

基于GA-BP算法的飞机维修人员安全预测模型

为实现对飞机维修人员安全性的有效预测,构建了维修人员安全性评价指标.通过专家打分法获得了维修人员安全性评价指标的原始训练数据和测试数据,分别采用BP-GDM模型、BP-LM模型和GA-BP-LM模型对数据进行了训练和预测,仿真结果表明:BP-GDM模型预测精度最差,且训练耗时较长,而GA-BP-LM模型不仅可以获得较高的预测精度,且耗时最短,BP-LM模型居中.此外GA-BP-LM模型相对误差值波动幅度最小,平均相对误差仅为3.33％,达到了预测的精度要求,为飞机维修人员安全性预测提供了有效手段.     

基于小波变换的外测设备动态精度评估方法

为了解决传统的变量差分法或最小二乘拟合残差方法评估外测设备动态精度引入模型误差问题,提出了基于小波变换的外测设备动态精度评估方法.对残差序列的小波基函数选择及系统误差和随机误差分离技术进行了理论分析,并应用某设备的残差序列数据实验验证,取得了基于小波变换和变量差分方法的残差信号系统误差与随机误差以及设备精度指标.结果表明:基于小波变换评估外测设备动态精度无模型误差,计算的设备精度指标符合设备测量特性,基于变量差分的评估方法将模型误差引入到设备综合误差上,导致设备误差变大,影响精度评定的准确性.通过对比分析,更加证明了基于小波变换的外测设备动态精度评估方法的科学、准确.     

基于单地震波传感器的运动目标参数估计方法

远距离的强振源和近距离的弱振源在接收器中可能会引起相同的信号强度,从而使以检测能级阈值为主的目标区域判别方式造成误判,达不到良好的毁伤效果。利用单个三轴地震波传感器接收舰船航行时产生的水中和海底声信号对目标进行被动探测定位,与舰船产生的信号强度无关,与距离也无关,经理论分析表明:该方法能够检测出舰船的运动参数及从水雷上方通过的时间,从而确定水雷的最佳打击位置。     

单组点堆中子动力学方程的解析解

针对有外加中子源单组点堆中子动力学方程组的快速求解问题,提出了常数变易法和同伦分析方法,通过理论推导获得了单组点堆中子动力学方程组解析解,然后对3种不同刚性情况下的阶跃反应性引入的例子进行了求解和数值分析,验证了所得解析解的正确性。     

基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法

为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。     

逆边界无网格法声源识别的理论与实验

针对逆向求解声源识别中的声辐射传输建模问题,采用无网格法将Kirchhoff- Helmholtz边界积分方程离散为受边界条件约束的有限维线性方程组,通过分块矩阵法对该约束方程组进行求解,得到了离散后声辐射传输模型的数值表达式.在此基础上,进一步研究了逆向求解声源识别问题的基本原理及其不适定性.为克服其不适定性,采用Tikhonov正则化和L曲线正则化参数选取方法,从而确立了有效的逆向求解方法.此外,还进行了扬声器阵列声源识别实验,实验结果验证了逆边界无网格声源识别理论和方法的可行性及可靠性.