弹道参数的人工神经网络算法研究

将神经网络理论引入火控领域,建立一个输入参数为高度Ｈ、速度Ｖ和俯冲角λ的多层神经网络模型,用Ｂ－Ｐ学习算法,对弹道的射程Ａ和落下时间Ｔ进行拟合。仿真结果表明,神经网络是用于弹道参数拟合的一个有效的方法,并取得了满意的精度。     

应用参数微分法从弹丸试验数据获取阻力系数

本文在介绍弹道模型的基础上,讨论了应用参数微分法获取弹丸阻力系数的过程,并给出了计算机仿真实验结果。此方法已应用于靶场。     

五参数寿命分布S(α,β,λ,μ,δ)

在四参数寿命分布的基础上增加了一个非中心参数,进而提出五参数寿命分布S(α,β,λ,μ,δ),并给出了定义、基本性质及其证明。     

反坦克导弹的气动参数辨识

本文运用极大似然法进行激光驾束制导反坦克导弹气动参数的辨识。在辨识的迭代寻优过程中,采用变步长搜索提高辨识准度;在辨识算法的具体计算处理上,采用了模型分解法,大大减少了计算时间,保证了气动参数的辨识精度。同时给出辨识仿真验证结果.     

纯方位目标跟踪和攻击的己艇机动策略

纯方位目标跟踪效果同己艇的机动有关。本文按照极大化跟踪系统的可观测程度的准则对己艇机动进行了优化,得出了有利于跟踪的优化机动策略。在此基础上,进一步考虑了对目标进行攻击的攻击机动的要求,使得最后给出的机动模式不仅有利于快速获得目标运动参数,而且使己艇能占领到较好的攻击阵位。此外,本文推荐的机动策略都是按相给出的,因此具有很好的实用性。     

基于熵权的多站纯方位目标定位分析北大核心

为克服传统权值主观性强、复合性差等现象,提出了一种基于改进熵权的多站纯方位目标定位算法。算法系统分析了匀速直线运动下的目标纯方位信息,给出了目标航迹参数与位置坐标模型,并运用均方误差进行了精度分析。仿真实验表明,本算法能有效地降低估计误差,提高多站融合精度。     

基于访问偏好的卫星遥测时序数据存储方法

随着航天事业的发展,尤其伴随巨星星座的构建,在轨卫星数量越来越多,如何管理使用海量的遥测数据成为航天测控系统亟需解决的问题。针对测控系统当前时序数据全参数存储策略带来的时序数据量较大的问题,引入业务访问遥测数据记录中的遥测参数标识、数据使用时间和访问记录时间等参数,构建参数存储强度函数,提出基于深度线性规划霍克斯模型的时序存储算法,对时序数据存储策略进行改进,同时设计实验对比全参数时序数据存储策略和基于深度时序算法的存储策略,验证该方法在保证时序数据访问命中率基础上,存储量相较全参数存储策略降低至2%,达到与基于深度时序算法的存储策略相近的水平,同时解决基于深度时序算法的存储策略收敛性不足的问题,该方法有效解决了单服务器时序数据存储量大的问题。     

GEO导航星广播星历拟合改进算法设计

设计了倾角较小的GEO导航星的广播星历拟合算法。该方法的核心思想是在常规拟合算法的基础上对位置观测量进行合理的坐标系参考平面旋转,特别是提出针对拟合迭代初值进行相应的坐标变换,从而既可以解决轨道参数拟合的相关性问题,使轨道参数拟合快速收敛,同时又兼顾了用户接收机的计算简便化。通过仿真验证,该方法简洁有效,拟合中误差RMS在厘米量级,能够保证拟合精度。     

甲板坐标系下速率火控射击诸元解算及弹道修正

速率火控系统是在甲板坐标系下解相遇的,它不依赖于导航系统.它与常规火控不同,甲板倾斜的修正不能采用简单的坐标系变换的方式.针对速率火控甲板倾斜修正问题,指出了两种需要进行甲板倾斜修正的情况,推导给出了计算方法,通过原理仿真计算,验证了计算方法的正确性.     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.