虚拟战场中坦克的快速碰撞检测算法

为了使虚拟战场中的坦克仿真运动有较高的真实性,必须处理坦克与场景中的物体及地形的碰撞问题。提出了碰撞检测的简化包围盒算法及地形匹配算法,分别解决这两种碰撞问题。在地形匹配算法中,依据地形平均曲率划定地形范围,地形平缓的地带采用两点匹配法,变化较为剧烈的地带采用三点匹配法。这两种简化的处理方法降低了系统的计算要求,满足了系统仿真的真实性需求。     

基于神经网络的舰船目标识别研究

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了一种从DEMON谱线谱和DEMON谱连续谱提取的特征方法,并设计了一个基于BP神经网络和多神经网络分类识别器的舰船目标识别系统。通过对实际舰船噪声目标进行识别,识别效果比较满意。这对舰船目标识别的发展具有一定的参考价值。     

虚拟战场中车尾扬尘的实时仿真方法

基于扬尘现象的物理模型和粒子系统的基本原理,给出了一种车尾扬尘特效的快速实时生成算法.首先建立适用的扬尘粒子系统模型,再通过OpenGL的纹理映射、融合功能等技术对模型进行渲染,特别是从实时性角度入手对传统粒子系统进行改进,最终成功地运用到基于WTK平台创建的某型装甲车辆视景仿真系统的复杂地形中,在实时性和逼真度方面均获得了较好的效果.     

基于混沌特征的高分辨雷达目标识别

根据高分辨导弹制导雷达的基本工作原则和舰船目标的散射特性,利用现有雷达回波的仿真技术,在合理的战术想定下,计算了三类典型舰船的雷达回波.在此基础上,研究了利用雷达回波功率谱的方法来识别目标类型的有效性,并基于混沌理论提出了一种比功率谱方法更加有效的新的识别方法,从而为进一步利用混沌理论来开发雷达目标识别技术奠定了初步的理论基础.     

BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求.     

基于图像的虚拟战场环境

简要总结了IBR技术的发展和现状,比较了各种模型的特点,分析了虚拟战场环境生成应包含的内容,提出了实现该环境需解决的关键技术.采用多同心圆可以构建大范围场景视点模型,分析了一种基于基础矩阵的相机参数标定方法,实现了一种基于面积和特征线的图像整合算法,对战场图像采集存储提出了初步方法.最后提出了系统实现的基本框架,为进一步研究打下了良好的基础.     

空间信息作战：夺取“制天权”的新领域

现代信息化战场,作战空间已从陆、海、空进一步延伸到外层空间。随着科学技术特别是信息技术的迅速发展,卫星等空间信息系统在情报侦察、预警探测和信息传递等领域发挥的作用越来越大,空间力量正成为一支重要的战略力量,并为各国竞相优先发展。当前,空间领域的斗争越来越激烈,空间制信息权已成为     

“梦幻舰队”走出的四位美国总统

在第二次世界大战的太平洋战场上,曾活跃着“两支”令日本海军闻风丧胆的美军舰队,他们分别是由哈尔西上将指挥的第三舰队和由斯普鲁恩斯上将指挥的第五舰队,他们交替出现在太平洋水域,轮流实施对日军的打击,最终取得了太平洋战争的胜利。日军直至战败也没有搞清楚,美军为什么能有如此强大的海上力量。几十年过去后,人们才从揭秘的资料中得知,原来那并非是两支舰队,而是由两套指挥机构指挥的一个“梦幻舰队”。这是美军太平洋战争后期实行的新措施,他们为太平洋舰队配备了两套司令部指挥参谋人员。在哈尔西指挥下,番号为第三舰队;在斯普鲁恩斯指挥下,则称之     

北海舰队某水鱼雷仓库：鱼雷之“家”

北海舰队某水鱼雷仓库,着眼新军事变革和未来战场需求,积极转变保障思路,拓展使命任务,经过三年艰苦努力,使仓库由原来的单一保管型转变为固定阵地保障与野外机动技术保障综合型。仓库实际战场装备保障能力,经过了跨舰队辖区机动保障演练、联合演习、专业技术比武等多次重大军事活动检验,先后夺得海军、舰队专业比武5项第一。他们自主研发的水雷机动检测设备、保险器参数测试仪等战场技术保障器材,分别获得了军队科技进步二、三等奖,并在装备系统推广使用,为部队战斗力建设作出了突出贡献。     

趟过雷海的军营“儒将”

在茫茫海战场,港口航道中,一枚小小的水雷就是一座暗堡,令各类舰艇望而却步,大有“一夫当关,万夫莫开”之势,扫雷舰艇则是趟过“雷海”,扫荡这一座座暗堡,开辟通道的海上急先锋。