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721.
针对随舰备件配置问题,首先建立了考虑维修时间的随舰备件保障概率模型与使用可用度模型,研究了部件的使用可用度与备件保障概率之间的关系,并给出了部件寿命服从指数分布、维修时间为定长时的备件保障概率解析表达式;然后,以串联系统为对象,建立了基于使用可用度的系统备件配置优化模型,给出了随舰备件配置优化算法及流程;最后,定量分析了维修时间对装备使用可用度和备件保障概率的影响程度,验证了随舰备件配备方案的制定方法是合理可行的。  相似文献   
722.
针对MQAM信号调制方式的识别问题,提出了一种基于星座图恢复的算法。该算法首先估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样。随后采用一种非判决辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响。最后利用平均似然比检测的方法,完成MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有更优的识别性能。  相似文献   
723.
针对幅相调制信号的调制方式识别问题,提出一种基于星座图恢复的算法。该算法估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样;采用一种非数据辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响;利用平均似然比检测的方法,完成幅相调制信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有识别性能更优。  相似文献   
724.
在强激光武器的跟踪误差为均方可导、各态历经、零均值的正态过程的条件下,通过明晰的物理概念与严谨的数理演绎,导出了它的动态毁伤概率的级数表达式。通过算例探讨了动态毁伤概率的性质:它存在两个极大值所对应的随机穿越的自然频率,当跟踪系统工作在其中的非零频率上时,更具有快速反应能力;展现了跟踪误差的传递函数与动态毁伤概率间的定量关系。为论证、设计、检验强激光武器系统的动态毁伤概率提供了理论依据与技术支持。  相似文献   
725.
针对典型飞机掩蔽库目标,研究空地导弹对两种不同停放方式飞机的毁伤效能评估方法。首先定义了飞机的毁伤等级,其次构建了聚能侵彻战斗部对飞机掩蔽库的毁伤模型。最后通过蒙特卡罗仿真方法研究空地导弹对掩体内停放飞机的毁伤效果,并且计算了导弹的杀伤概率。仿真结果表明所建模型和采用的评估方法具有较强实用性和可操作性。  相似文献   
726.
给出一种强激光武器与目标存在相对运动时的毁伤概率(动态毁伤概率)在非致毁条件下的检测方法。该方法是在已知强激光对目标的致毁时间、一次发射时间的基础上,在武器的跟瞄子系统对目标无毁的跟踪试验中,通过检测跟踪误差在射击门内外交替出现的时间间隔,给出动态毁伤概率的点估计,以及在既定置信度下,动态毁伤概率的置信区间,同时还能判断所测毁伤概率是否处于最佳状态,为进一步优化动态毁伤概率提供依据。  相似文献   
727.
针对常规跳频通信抗跟踪干扰能力差的问题,分析跟踪干扰原理,提出变速跳频通信。建立数学模型,在干扰容限、压制比和追踪概率方面进行理论分析,分析变速跳频通信抗跟踪干扰对误码率的性能,并用MATLAB进行仿真验证。  相似文献   
728.
相控阵雷达可通过合理配置工作参数优化其性能。针对相控阵雷达在搜索目标时易受敌方电子侦察设备威胁的现实,研究了在保持搜索能力的同时,通过合理配置参数降低截获概率的问题。分析了影响相控阵雷达搜索状态LPI(Low Probability of Intercept)性能的主要因素,建立了截获概率模型与搜索能力模型,给出了3种参数调整策略。仿真试验验证了模型的有效性,并比较了3种策略的优劣。  相似文献   
729.
针对高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出BFG-GMPHD算法,扩展了GMPHD滤波算法的适用范围。算法利用最佳拟合高斯(BFG)分布来近似目标动态模型中的状态转移矩阵和过程噪声的协方差矩阵,实现了滤波器与不同动态模型的匹配;在对BFG分布进行递推时,引入了模型概率更新过程,解决了BFG仅依赖于先验信息的问题;并利用UKF算法对GMPHD的高斯分量进行递推,使得算法能处理量测方程为非线性的情况。仿真实验表明,BFG-GMPHD算法能快速匹配目标模型的变化,实现对多机动目标的有效跟踪,准确估计出目标的数目和状态。  相似文献   
730.
根据某型反导舰炮配装的舰船摇摆特性及海浪运动数学模型,首先模拟得到高海情舰船摇摆趋势图;然后分析了高海情对反导舰炮射击诸元的影响;其次,采用变换抽样法在高海情射击诸元变化范围内随机产生方位角和高低角增量,通过解6自由度弹道方程计算方位角和高低角增量概率误差,再根据概率误差解算高海情条件下系统的命中概率;最后,对大量的仿真计算结果进行统计分析,得出了具有实用价值的结论,为靶场试验及系统精度设计提供参考。  相似文献   
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