扩展卡尔曼滤波的最优红外被动制导律

建立了导弹-目标攻击简化数学模型,运用线性二次型理论得出最优随机制导规律.通过建立伪测量方程,运用变增益扩展卡尔曼滤波技术求解了只有角度信号下的导弹被动制导问题.大量的数字仿真表明该导引规律具有收敛快、无偏差、精度高的特点.     

常规攻击下的水面舰艇生存能力评定

分析了常规作战对水面舰艇攻击的3种模式,给出了各攻击模式及水面舰艇生存能力综合评定的解析和模拟模型.并用其对国外某型导弹驱逐舰生存能力进行了定量评估,结合定性分析得出了有益的结果.     

舰船真空海水淡化装置热力分析

针对目前舰船上广泛使用的真空式海水淡化装置进行热力分析,建立起海水淡化装置的数学模型,以50 t/d真空式海水淡化装置为例,通过对不同蒸发温度和不同工作蒸汽压力进行模拟计算,得到海水淡化装置的产水量、工作蒸汽耗量及冷却水流量随蒸发温度和工作蒸汽压力的变化规律,所得结论与装置的实验及实际运行情况有很好的一致性,证明所建立的数学模型是合适的,所得结论可以指导装置的使用管理及海水淡化装置的设计.     

基于效能分析的工程建设投资分配模型研究

分析了基数滚动切块和层次分析-目标规划(AnalyticHierarchyProcessandGoalProgramming)投资分配模型的利弊,探讨了工程建设投资效能的估计方法,研究建立了基于效能分析的投资分配优化模型.该模型经实际算例分析证明,模型的思路清晰,便于理解和操作,具有较好的实用性.     

适用于北斗混合星座的相对定位随机模型建模策略

为提高模糊度解算成功率和基线解精度,提出适用于北斗的相对定位随机模型建模策略,即混合随机建模策略。采用最小二乘方差分量估计方法对北斗单差观测量方差进行估计。对处于不同高度的三轨道卫星观测量方差分别建模:对地球静止轨道卫星观测量方差采用载噪比模型建模,对倾斜地球同步轨道卫星和中地球轨道卫星观测量方差均采用仰角模型建模。根据不同模型实时组建观测量的随机模型。试验结果表明:相比于采用传统简化模型和单一的仰角或载噪比模型,混合随机模型能更加真实地反映不同卫星观测量的随机噪声特性,模糊度解算成功率和相对定位精度均有提高,总体性能最优,因而能更好地适用于北斗系统。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

装备剩余寿命预测平行仿真中模型动态演化方法

装备平行仿真中的一个重要概念是实时数据驱动的模型动态演化,但是至今仍缺乏具体应用领域的实现方法。以带未知离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测为背景,以多态Wiener状态空间模型为演化对象,提出一种装备平行仿真中模型动态演化方法,包括基于交互多模型强跟踪滤波的模型软切换和基于期望最大化算法的模型参数在线估计,并实现了基于平行仿真的装备剩余寿命实时预测。利用某轴承退化数据进行实例研究,结果表明该方法能有效提高仿真逼真度,剩余寿命预测的准确度较高、不确定性较小,具有较高工程应用价值。     

军航空域与民航航路侧向间隔碰撞风险预测

为了使航空兵部队在军事训练中保证安全的同时,让训练空域的利用最大化,需要对民航航路与军航空域之间的侧向间隔进行预测(目标)。采用改进后的椭球Event模型,通过建立军民航飞机的侧向位置偏差概率模型,从歼击机盘旋起始转弯点的选取、速度和坡度的人为操作误差3个方面进行分析研究,进而对军航飞机的侧向位置偏差概率进行估算,结合民航的偏差概率模型,最后对军民航10 km的侧向间隔进行评估。仿真结果表明,在8组评估数据中,7组都符合规定的目标安全等级,并对不符合的给出了建议。从而说明改进模型对碰撞风险的评估是有效的,能够为军民航安全间隔的计算提供理论依据。     

无迹卡尔曼滤波的长码直扩信号载波频偏盲估计

针对长码直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)通信中的载波同步问题,提出了一种新的载波频偏估计算法。该方法结合分段和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的思想,利用UKF算法对非线性模型的求解能力,估计载波频偏的后验概率的均值和方差。Monte Carlo仿真实验的结果表明新算法不仅具有较高的估计精度,还能实现较低信噪比下的估计。     

基于增强CNN模型的手写字体图像识别

为了提高汉字的识别率,提出了一种改进的图像识别算法,根据偏微分方程理论,提出一种增强CNN模型识别汉字,将原有的图像用高阶差分法进行增强处理,然后在原始的LeNet-5网络结构的基础上,将前两层的激活函数改为ReLu函数,并且去掉C5层以及F6层,通过增加输出层的神经元数来增加汉字的识别率。研究结果表明:经过图像增强和增加输出神经元数的改进,对汉字进行识别,识别率达到了98.44%,相比较于其他汉字识别算法提高了3%～9%,从而证明了算法的可行性。