强电磁脉冲对空中目标的毁伤效应计算和仿真

高强度的电磁脉冲能够干扰、毁伤敏感的电子设备,特别对空中的飞机、导弹构成了严重威胁.计算了辐射强电磁脉冲对空中目标的作战区域,其大小取决于目标所在高度、波束角和倾角.推导出作战区域各典型点处的功率密度计算公式,考虑电磁脉冲在大气传输中的衰减,最后对一定距离上的晶体混频器造成毁伤所需的辐射功率进行了仿真,研究结果可为探讨强电磁脉冲的毁伤效应提供理论依据.     

基于多粒度多语义语言判断矩阵的群决策方法

在基于语言判断矩阵的群决策中,多个决策者可能会使用不同粒度不同语义的语言评价集表达自己的偏好。针对此问题,提出了将多粒度多语义语言评价集统一转化为基本语言评价集上二元语义的一致化方法,证明该方法能够实现信息无损的转换,且转换后语言判断矩阵性质不会改变。在此基础上,基于二元语义的相关集结算子,将二元语义信息集结为群体的判断。通过一个实例验证了方法的有效性和实用性。     

基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。     

雷达侦察效能对防空兵群抗击效率的影响评估

从信息化条件下防空作战的实际需要出发,描述了搜索雷达与火控雷达的侦察效能对群抗击效率影响的基本特点,运用概率论和防空兵射击指挥理论,建立了防空兵群分散指挥和集中指挥时,搜索与火控雷达发现目标概率对群抗击效率影响的数学模型,结合实例计算分析了选择射击指挥方式时搜索雷达发现目标概率的临界值。     

基于支持向量机的高空无人机侦察目标识别

针对高空无人侦察机遥感图像目标不明显、图像背景复杂等特点,提出了一种基于支持向量机的目标分类方法。将支持向量机应用于高空无人侦察机的遥感图像目标识别,并且对特征值的提取进行深入研究。实验结果表明,特征值输入的多分类器在识别性能上具有很高的识别率,对提高高空无人机的侦察能力具有重要意义。     

基于垂直线列阵的深海被动目标定深误差

首先研究了在深海环境下,采用三阵元垂直线列阵水声探测系统进行被动目标定深的基本原理。然后分别从随机误差、阵元配置偏差和相干多途水声信道干扰的角度,对被动目标定深的误差源进行了理论分析,并推导了相关公式。通过仿真实验,总结出各误差源对被动目标定深精度影响的规律,为进一步开展被动目标定深研究、提高被动目标定深精度奠定了基础。     

导航精度对某型电视制导无人攻击机攻击性能影响

针对电视制导无人机的作战使用方式,分析了影响其攻击性能的因素;建立了导航精度与攻击无人机捕获目标概率之间的关系;基于捷联惯导的误差分析,对无人机中制导末段的导航精度进行了计算。构建了对无人攻击机目标捕获概率进行仿真计算的方案,建立了方案航迹,对其进行了中制导精度分析和目标捕获概率计算,结果表明导航精度和捕获概率直接相关。     

基于改进遗传算法的平流层飞艇定点悬停控制(英文)

平流层飞艇定点悬停控制是飞艇应用领域的关键技术。该控制问题可以转化为非线性多目标优化问题来求解。遗传算法是解决现代非线性多目标优化问题的一种重要方法。但是基本遗传算法在解决定点悬停飞艇实际控制问题时,具有易陷入局部最优解、在遗传进化过程中随机性较强、搜索效率低下及耗时多等缺陷。通过借鉴并行遗传算法、模拟退火算法和向量评价遗传算法的基本思想,在基本遗传操作中添加切断算子和拼接算子,设计一种改进遗传算法来改善上述缺陷。仿真结果表明该方法是有效可行的。     

扩展卡尔曼滤波在双基地信息融合中的应用

研究了扩展卡尔曼滤波理论,给出了双基地声纳系统的测距模型,推导了基于双基地声纳系统方位和距离的目标运动分析方法,给出了扩展卡尔曼滤波算法的模型,提出了给定发射站和接收站信息条件下的扩展卡尔曼滤波融合算法,进行了仿真实验,比较和分析了仿真结果,结果表明,所给出的目标运动分析方法提高了目标运动分析的稳定性和全局性。     

基于IMM的雷达伺服系统变结构控制

提出了基于转换量测的IMM雷达伺服系统变结构控制方法,一方面用该算法对输入信号进行滤波降噪,消弱了伺服系统的抖振;另一方面利用算法估计的目标角速度、角加速度状态,减小了伺服系统动态滞后。仿真验证了该算法的有效性。并在实际工程应用中取得了良好的控制效果。