同时定位与制图辅助的GPS/DR组合导航

针对全球定位系统在信号失锁条件下与航位推算组合导航的系统误差快速累积问题,提出一种基于压缩扩展卡尔曼滤波的同时定位与制图的辅助的全球定位系统/航位推算组合导航方法。该方法利用同时定位与辅助实现运动平台在全球定位系统信号无效时连续稳定导航,抑制航位推算定位误差的累积,并利用全球定位系统定位结果校正同时定位与辅助制图误差,减小地图的不确定性。设计基于压缩扩展卡尔曼滤波的同时定位与辅助/全球定位系统组合滤波器,实现大尺度环境下同时定位与辅助/全球定位系统的实时解算。真实实验数据计算结果分析表明,相对于同时定位与辅助定位结果,同时定位与辅助的全球定位系统/航位推算组合导航可有效提高系统定位性能,使得制图精度提高10m。     

基于CBM的航空装备保障费用动态分析

目前航空装备的保障普遍存在保障费用高和装备可用度低的问题。针对视情维修(Condition-based Maintenance,简称CBM)在新一代航空装备中的应用,以保证航空装备的战备完好性,降低维修保障费用为目标,应用系统动力学原理,建立基于视情维修的航空装备保障费用的动态反馈结构模型。仿真结果表明,将视情维修方法应用到航空装备保障,可有效降低保障费用,提高战备完好率。     

济南军区运用“考、比、拉”机制组织军分区(警备区)和预备役部队“大考核、大比武、大排名”

正近日,济南军区组成联合考核组,利用半个月时间,采取省军区推荐与军区抽点相结合、静态检查与动态拉动相结合的方法,对所属6个军分区(警备区)、2个预备役师及8个县(市、区)人武部和2个预备役团的军事训练情况进行了检查考核和综合排名。济南军区和各省军区领导全程一线督导参考单位迎检     

水下目标跟踪粒子滤波算法性能分析

粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)在非线性状态估计方面表现出更好的性能.分析了PF、EPF、UPF 3种算法,UPF的估计状态依赖于测量值,对历史模型信息的敏感度较低,并避免了雅可比矩阵的计算,比EPF更容易进行模型设计;EPF在计算上虽然高效,但跟踪效果不稳定.以AUV水下三维目标跟踪为...     

基于改进March SS算法的存储器测试技术研究

摘要：针对存储器的特点,介绍了存储器简化的功能故障模型．基于一种既可以测试静态简化故障又可以测试动态简化故障的MarchSS算法,提出了一种改进的存储器测试算法MarchSSI算法．该算法不仅能测出MarchSS算法测试的所有功能故障,而且能够覆盖MarchSS算法遗漏的故障,使算法故障覆盖率有了一定的提高．通过仿真,验证了算法的可行性．     

履带车辆下长坡液力辅助制动控制策略仿真研究

针对履带车辆下长坡制动过程中不同制动力的分配关系,在液力减速器和整车下坡动力学分析的基础上,研究了基于液力辅助制动的履带车辆下长坡制动控制策略,建立了基于SIMULINK的履带车辆整车动态仿真模型,对液力减速器的持续制动性能和控制策略的有效性进行了仿真．结果表明,车辆下坡持续制动时,适时应用液力减速器,能够有效分流整车制动功率,明显降低机械制动器的工作负荷,满足整车安全恒速下坡的要求．     

反舰导弹大空域变轨的三维扩展比例导引律

为了使大空域变轨弹道的理论研究更符合反舰导弹的实际运动状态,建立了反舰导弹追踪虚拟目标的三维空间相对运动模型。同时,为了保证反舰导弹大空域变轨弹道的四段弹道平滑过渡,在导引律设计时同时考虑了脱靶量要求和末端落角要求。应用Lyapunov稳定性理论求解出满足要求的三维扩展比例导引律,对大空域变轨弹道的四段弹道设计了相应的过载控制指令,并进行了仿真研究。仿真结果表明:所提出的三维扩展比例导引律可以使反舰导弹顺利完成大空域飞行任务,而且保证了反舰导弹的所有性能指标均满足要求。     

基于可能性决策的敌对危机行动预测与仿真

可能性决策能较好地应对军事领域常常出现的概率难以获得,或者强调“出奇制胜”而有意规避概率风险的情形,是解决知识不完备情况下敌对行动预测的有力手段。从可能性理论基本公理体系出发,结合动态规划方法,提出并证明可能性决策的最优化定理,给出多步条件下可能性决策的实现算法,结合危机条件下敌对行动预测的范例和仿真分析,与传统概率风险决策进行比较,体现可能性决策的优越性,为该方法的推广应用创造条件。     

基于Camlp5的泛型编程“缺省情况”研究

"泛型编程"旨在编写一般化并可重复使用的算法,主要目的是提高程序的复用性,其效率与针对某特定数据类型而设计的算法相同。在书写泛型函数时经常会出现新的数据结构或类型,这些数据类型往往并不符合已有通用函数的计算方式,而要计算这些新的数据类型需要修改原有通用函数的定义,从而极大降低了程序的复用性。通过定义新函数来操作新的数据类型可以避免频繁修改原有通用函数。但是,新函数定义中必然会有大量与原有通用函数功能相似的重复冗余代码,因此,引入"缺省情况"使得新函数的定义可以通过调用原有通用函数而获得,这样即不对原有函数造成影响,又极大简化了针对新类型书写相关函数的复杂程度。文中利用Camlp5工具对O′Caml语法进行扩展,在原有"泛型编程"的基础上引入了"缺省情况",使该语言书写的泛型函数更加清晰、不易出错,从而极大提高了O′Caml中"泛型编程"的稳定性和复用性。     

DDBN的无人机决策推理模型参数学习

针对复杂战场环境下的无人机决策推理模型参数学习的问题,提出基于遗传算法的离散动态贝叶斯网络参数学习算法。该算法将模型网络参数的最大似然估计函数作为遗传算法的适应度函数,在全局进行并行优化搜索,得到最优的网络参数,从而提高了决策推理模型对复杂环境的快速适应。仿真结果表明,该算法可以获得准确的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂战场环境下无人机威胁评估问题,为无人机的自主任务决策提供有效的参数保障。