异类传感器动态数据关联算法北大核心

数据关联是异类传感器系统中最核心且最重要的内容之一,典型的数据关联算法可以归结为特定的分配为问题,然而现有的S维分配算法只考虑同一时刻的每个传感器量测的互联。将此静态关联推广到动态关联中,提出了一种适用于异类传感器的(S+1)维动态数据关联算法。该算法首先将同一时刻各传感器的量测与目标轨迹的一步预测值合并,把问题转化为(S+1)维分配问题,然后将各传感器量测估计的位置信息与目标航迹的预测值的差值作为关联代价,并利用LP-SOLVE工具包解决多维分配问题,最后利用求得的全局最优关联解进行滤波和航迹的更新。仿真实验表明提出的关联代价能更精准地反映数据关联的可能性,能够对多目标进行稳定的跟踪。     

新型防空警戒雷达训练

在防空兵警戒雷达专业传统训练方法的基础上,结合新型警戒雷达技术体制特点,对新型警戒雷达训练进行的一系列探索,对于防空部队作战能力的提升起到了重要的推动作用。     

濒海要地防空雷达目标威胁分析与对策

为有效应对未来濒海要地防空作战敌方雷达目标威胁,应按战术任务重点分析警戒引导、武器控制、侦察监视和航行保障等四类目标,准确判断敌雷达可能对我造成的威胁,并从跟踪目标动态、注重预警能力、坚持集优打弱三个方面进行应对。     

通道幅相不一致时的全向测角误差分析北大核心

在理想情况下,基于均匀圆阵的米波全向雷达可联合-1阶、0阶和和1阶相位模式实现全方位的无模糊测角。然而在实际工程中,各接收通道幅相特性往往不一致,这将导致激励出的相位模式中包含误差项从而引起明显的测角误差,而且该误差无法补偿,只能通过校正通道间的幅相误差或选择合适阵列参数的方式来减小。为此,通过理论推导得到测角误差与各接收支路幅相误差之间的解析关系式,明确了幅相误差对测角误差影响的同时也为合理选阵列参数以减小幅相误差引起的测角误差提供了理论依据,仿真分析验证了理论误差分析的正确性并给出了最优的阵列直径取值。     

多飞行器协同轨迹优化设计

针对多飞行器协同轨迹约束多、耦合强的复杂多目标优化与决策问题,对多飞行器协同轨迹优化进行了较为系统的研究。首先,对多飞行器协同轨迹优化进行了数学描述和对多飞行器在未知环境下的航迹规划进行了数学建模;其次,提出了多飞行器协同任务规划系统优化设计的数值算法,其主要包括多飞行器协同任务分配算法与飞行器最优航迹规划;最后,基于以上的研究,对3种典型不同情况下的多飞行器协同轨迹优化进行了飞行数值仿真与分析。该算法具有以下特性:全局一体优化、采用最优的多维策略、实时在线性、高精度、能够考虑各种随机干扰的作用等。     

PDSC评定柴油氧化安定性

为研究一种操作简便、检测快速的柴油氧化安定性评定方法,采用高压差示扫描量热法(PDSC)对柴油氧化安定性进行评定,通过单因素变量法分析了升温速率、恒容氧压、试样量对柴油氧化安定性的影响,确定了3种因素水平分别为8~12℃/min,2.5~4.5 MPa,2.5~3.5 mg。通过正交试验法得出升温速率对柴油氧化安定性的影响最大,恒容氧压的影响最小。方差分析表明在升温速率为8℃/min,恒容氧压为3.5 MPa,试样量为3.0 mg时,试验方法的区分性最佳。在该试验条件下,考察了5种油样的重复性,结果表明PDSC法的重复性满足标准要求。     

金刚石-安泰——俄罗斯空天防御支柱的现状与未来

金刚石-安泰是俄罗斯最大的军工企业之一,主要从事近程、中程和远程的地空导弹系统,搜索监视雷达系统以及自动控制系统的研发生产。该企业是在俄罗斯2002年颁布的《国防工业体系重组和发展(2002~2006)》目标计划下,根据俄总统普京签署的第412号令,由俄罗斯两大防空系统研制     

基于自由空间法的航迹规划方法

针对无人飞行器的海上航迹规划问题,提出了一种基于自由空间法的规划方法。该方法首先对规划空间进行单元分解后,搜索给定的起始单元到目标单元所有的连通分支,将规划空间进行通道划分,然后在每个通道内采用规划算法进行航迹规划,该通道的划分既可应用于多航迹的协同规划,也可求出单航迹的最优航迹。实验结果表明,该方法可用于无人飞行器的海上航迹规划。     

网络雷达对抗系统涌现性研究

涌现性是网络雷达对抗系统这种新型综合电子战系统复杂特性的典型表现。分析了网络雷达对抗系统组成与交互,阐释了网络雷达对抗系统涌现性的内涵及构成,总结了网络雷达对抗系统涌现性的不可加性、不可还原性、局部影响整体性和局部整体一致性特征,从组成效应、结构效应、交互效应、环境效应四个方面剖析了网络雷达对抗系统涌现性的产生机理,提出了网络雷达对抗系统涌现性控制4C方法。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。