预警机拖曳式单诱饵诱偏反辐射导弹研究

对拖曳式单诱饵诱偏反辐射导弹原理和过程进行了分析;推导计算了单诱饵诱偏距离;分析了拖曳线长度、反辐射导弹导引头测角误差和诱饵辐射功率对诱偏距离的影响;对一定条件下反辐射导弹的爆炸点进行了仿真,对诱偏效果进行了分析。     

引信单双自由度后坐保险机构性能分析

基于加强单双自由度后坐保险机构对比研究的目的,以双自由度后坐保险机构为立足点,求出了等效单自由度后坐保险机构,并就勤务处理的安全性与发射时的可靠性对两机构进行了动态仿真分析.可为单双自由度后坐保险机构设计提供理论借鉴.     

基于卡尔曼滤波的单矢量水听器水中多目标方位跟踪

对单矢量水听器接收的声压和质点振速信息进行联合处理,采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,从而实现多目标声源方位的估计。对于低信噪比的情况,难免会引入较大的方位估计误差。采用最小二乘法对目标方位轨迹进行拟合并建立预测模型,然后通过卡尔曼滤波对单矢量水听器估计的目标方位轨迹进行优化。结果表明：单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应用统计特性表示;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;对于水中目标而言,1阶多项式足以进行方位轨迹拟合,再采用卡尔曼滤波能够有效提高目标方位跟踪精度。     

利用脉冲激光的片上系统芯片单粒子效应试验

为评估脉冲激光试验对研究SoC(片上系统芯片)单粒子效应的有效性,构建了一个65 nm SoC的脉冲激光试验系统,并进行了试验。提出并采用坐标定位法、有源区聚焦法、ΔZ补偿法等针对大规模倒装焊集成电路的试验方法。对SoC的片上存储器、寄存器文件、RapidIO、DICE触发器等部件进行了脉冲激光试验和分析。结果表明:片上存储器对脉冲激光最为敏感,部件的激光试验与相应的重离子试验现象吻合,利用脉冲激光试验可有效研究纳米工艺下大规模集成电路的单粒子效应。     

单矢量水听器水中多目标方位跟踪方法

采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,实现多目标声源方位的估计。为提高精度,应用最小二乘法对测量结果进行拟合并建立预测模型,通过卡尔曼滤波对方位轨迹进行优化。结果表明:单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应使用统计特性表示;采用本方法最多能分辨7个目标,目标个数越多,方位误差越大;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;通过数据拟合然后卡尔曼滤波的方法能够有效提高目标方位跟踪精度。     

基于Matlab的线性拟合计算

对于弹道导弹,由于其运动受多种因素的影响,因此描述其运动的微分方程是极其复杂的,而且,方程中的部分参数是通过对试验数据的科学处理获得的.为了建立数学模型,有时用数据拟合的方法对试验数据进行处理.运用单变量、多变量的线性拟和方法,给出了"单输入/单输出"、"多输入/单输出"的线性拟合模型,并针对拟合模型中未知参数的确定问题,给出了基于最小二乘的线性矛盾方程组的求解方法.通过仿真计算,能够得到较高精度的计算结果.最后,给出了Matlab的实现方法,并给出了一段具体的实现程序.     

单兵火箭激光实弹模拟系统研制

研制了单兵火箭激光实弹模拟系统。该系统由激光调制发射部分、激光接受部分和射击成绩显示部分组成。使用激光技术和计算机技术模拟单兵火箭的实弹射击,并采用声、光实时指示靶位和显示射手成绩,不受场地和气候环境的影响,是很好的部队模拟训练器材。     

航天器智能能力的构建

为解决航天器智能能力的构建和智能技术的引入问题,从能力部署视角提出了智能等级的划分,从定性的自动、自治、自主的等级出发,自底向上分解为数据注入接收能力、任务执行能力、自学习能力、系统自我管理能力、任务自我管理和思考能力,其程度分为底层反应、中层程序和高层思考。对照上述能力给出可实施的5阶模型和人字架构。人字架构是以即插即用技术加自主控制技术来支持上层智能能力的模型。该模型基于航天器接口业务架构和欧洲空间局的包应用标准业务,采用管理信息库和电子数据单技术进行数据化设计。对应星上的智能能力等级讨论相适应的地面系统能力。人字架构具有层次化、业务模型化和自底向上归一化构建的特点,对上层智能技术的引入是开放的。     

机群打击链组织结构层级化模型

针对以兵力整体为基本元素进行组织结构建模的不足,提出了机群打击链组织结构层级化建模方法。分析了机群打击链兵力构成与组织结构建模的要求,给出了组织结构层级化建模步骤;在建立打击链组织结构高层级模型的基础上,将各型飞机划分为不同的功能单元,并以功能单元为基本元素构建了打击链组织结构子层级模型;提出了功能单元间的信息需求;采用单矩阵描述法,实现了组织结构中各元素之间的信息需求与信息内容的同时表征。示例分析表明层级化模型能够较好地满足机群打击链组织结构建模的需求。     

面向移动单摄像机的多目标跟踪算法

针对移动单摄像机采集的视频序列中的运动多目标,重点研究了基于目标间的相对运动信息和数据关联策略的在线多目标自动跟踪器。利用目标间相对运动模型实现目标轨迹的恢复,减少目标轨迹碎片。运用事件匹配算法改进当前帧的检测响应与过去轨迹的分配,并降低跟踪过程中的目标身份转换次数。实验结果表明:该改进算法较原算法能够对序列中目标跟踪定位得更加精确,减少了轨迹碎片和身份转换次听语音 聊科研与作者互动数,在TUD-Campus序列上达到了与国际前沿多目标跟踪算法相当的效果。