一个动态互连全透明训练系统

介绍一个动态互连全透明模拟训练系统设计过程,运用二级分布式结构实现实时模拟,并给出了某型导弹火力控制模拟系统硬件和多媒体软件结构模式     

机动目标的航空集群协同探测策略

航空集群协同探测问题,是集群作战研究的重要内容,其中对隐身目标在不同机动,不同极化方式下的集群动态RCS研究是重点和难点问题。在双基地雷达建模和坐标转换的前提下,对隐身目标的两种典型机动——匀加速机动和匀速转弯机动进行建模,在HH、VV两种极化方式下,运用线性插值法对动态RCS进行时序分析。仿真结果表明,两种机动模型下,随着时间变化,动态RCS起伏波动较大,在匀加速运动模型下,HH、VV极化所引起的RCS差异性较大,匀速转弯模型下,不同极化方式带来的影响较小。     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

模块化动态拆卸序列生成研究北大核心

为解决维修保障仿真过程中动态生成拆卸序列的问题,基于装备外场可更换单元,采用模块化的思想,建立了层次化模块化的装备拆卸模型,并利用约束矩阵生成各层的拆卸序列,将各层的拆卸序列进行整合,生成目标部件的拆卸序列,并利用"Microsoft Visual Studio"软件编写拆卸序列生成程序。并以一个实例从原理实现和软件实现2个方面对拆卸序列生成方法进行验证,结果均验证通过,证明了方法的可靠性和有效性,为拆卸序列生成问题提供了解决方法,也为装备维修仿真过程中的行为协同研究提供依据。     

对未知复杂体制雷达信号融合处理算法北大核心

针对算法对缺乏数据库的未知复杂体制雷达信号不能有效的进行融合处理的问题,提出了一种对未知复杂体制雷达信号融合处理算法。该算法首先进行实时建库,然后计算各参数的相似度,再利用D-S证据理论依次对信号各参数相似度和对各信号进行多层融合处理,最后合并完善信号。仿真实验表明该算法可较好对未知复杂体制雷达信号实现融合,处理有效率高,在大样本个数能保持稳定的处理有效率,且耗时较少。     

基于多状态故障树的舰船装备可靠性分析方法

为分析舰船装备的系统和单元部件介于正常和故障之间的中间过渡状态,结合实际工作情况,提出了一种基于多状态故障树的可靠性分析方法。以舰船电力系统为例,将传统故障树模型的底层事件布尔单元改进为可维修的三态（正常、劳损降级和故障）单元部件;结合智能体董正琼技术建立该多状态故障树仿真模型,各事件之间的从属关系采用抽象映射进行描述;通过多次蒙特卡洛仿真运行,根据各底事件发生概率定量计算出电力系统的可靠度统计值为99.624%,在一定程度上验证了所提可靠性分析方法的可行性。     

登陆作战推演方案评估模型研究

依据作战仿真推演及登陆作战过程特点,基于作战推演方案评估框架,制定针对登陆作战想定的推演方案效能评估指标体系;提出结合主观权重、客观熵权的TOPSIS方法,构建了组合熵权TOPSIS作战推演方案评估模型;基于登陆作战想定,通过仿真推演试验验证了作战方案评估模型的合理性,结果表明,该模型对登陆作战仿真推演方案的效能评估可行有效,克服了复杂性、主观性不足等问题,为仿真推演作战评估提供了新的方法思路。     

临空高超声速飞行器目标特性分析

临空高超声速飞行器经过几十年的发展,已经从概念原理探索阶段进入到成果应用阶段,其军事潜力和作战效能日益凸显。主要以美军高超声速无人飞行器、空天飞机和高超声速巡航导弹为研究对象,从临空高超声速飞行器的运动特性、电磁特性和红外特性3个方面展开论述,同时结合典型目标进行建模仿真分析;着重探讨了目标特性对未来作战性能的影响。临空高超声速飞行器目标特性的分析研究,为新型防空体系的构建提供了参考,为未来探测跟踪拦截此类目标奠定了基础。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。