PHM系统及其故障预测模型研究

PHM(Prognostic and Health Management)是装备实现自主保障的一项关键技术.通过对美军联合攻击机PHM系统功能和结构的分析,提出了一种基于扩展FMEA的PHM系统的实现方法,并阐明了其运作原理.在此基础上,引入模糊综合评判这一数学方法建立了PHM系统的故障预测模型.最后以飞机起落架的收放系统为例进行了实例分析.     

基于灰色关联法的飞行模拟器方案评估

对三个飞行训练模拟器方案进行灰色关联评估。根据装备效能分析原则,结合飞行训练模拟器组成结构的自身特点,确定了影响飞行训练模拟器效能的主要指标,建立了飞行模拟器效能评估体系,应用层次分析法,计算出各指标的权重,再利用灰色理论原理,对效能体系中主要指标进行了灰色综合评估,然后把灰色综合评估值与费用结合,确定评估矩阵,按照灰色关联法的步骤,计算出各方案与理想方案的关联度。结果是比较符合实际情况的,并且应用到某型飞行模拟器方案论证中。     

作战体系有序性判别模型*

未来作战已经逐步演变为体系之间的对抗,为确保我军作战体系有序进行发挥其作战力量,探讨了作战体系有序性问题;应用了耗散结构理论和灰色系统理论,把灰关联度与熵结合起来,以序参量为基础,建立了基于灰关联熵的作战体系有序性判别模型.研究结果为对作战体系实施调控提供了依据,使作战体系符合现代战场态势发展的需要.     

一种新的杂波环境下的多目标跟踪算法研究

杂波中的多目标的跟踪研究面临许多挑战.目标轨迹受多种动作制约,而且杂波通常是实质的非同质杂波.在多目标状态下,量测任务的计算量可能随航迹数和量测数呈指数增长,LMIPDA-IMM算法解决了这一问题.IMM算法可用来跟踪机动目标,LMIPDA算法计算目标存在概率,能够进行错误航迹的识别,从而航迹可自动起始和终结.LMIPDA提供了线性运算的航迹数和量测数多目标数据关联,仿真结果表明该算法在很强的非同质杂波中是很有效的.     

军事视野中的现代国家成长

掌握军事活动的规律,提高军事斗争的水平,是创建现代国家的关键性要素。中国社会主义革命的军事历程既书写了社会主义革命的崭新篇章,也是对现代国家建设和人类政治文明的重大贡献。军事对现代国家的政治发展产生了巨大影响。军事转型相对走在前列使发展中国家的政治建构为前者所引导。特别是国家的治理模式受到军事的深刻影响,同时,国家治理的精英队伍大大依赖于军事领域的人才供给。军事与现代国家经济发展的关联重要而又复杂,要做到两者的和谐发展不仅需要正确地把握两者的发展规律和内在关联,还应该有更为宏观的战略思维和对人类现代化的深刻认识。中国特色社会主义在这方面的探索形成全新的模式。     

基于灰色关联分析的防空兵力编组方案优选

要地防空中需要研究的问题很多,其中要地防空兵力编组方案优选是研究的重点问题之一,首先对灰关联分析方法和要地防空兵力编组的关联性进行了分析,然后在兵力部署要求的基础上,建立了评价指标体系及其量化分析,最后采用灰关联分析方法建立了方案优选模型,具体的实例验证了基于灰关联分析的兵力编组优选模型的可行性和有效性,为要地防空兵力编组方案的优选问题提供了一种量化的新思路。     

基于贝叶斯网络分类器的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别是电子对抗中的重要组成部分.贝叶斯网络分类器建立在坚实的理论基础之上,具有较为优秀的分类性能,而且能够有效地处理不确定性问题,重点研究了如何利用贝叶斯网络分类器进行雷达辐射源识别,并通过仿真实验对朴素贝叶斯分类器及其扩展方法进行了分析比较.实验结果表明,与基于概率近似准则的方法相比,基于分类准确率提高准则的扩展树生成方法具有更为优秀的分类性能.     

一种基于虚拟阵元的超波束形成方法

针对超波束形成方法(Hyper Beam-forming,HBF)在实际应用中的不稳定问题,依据阵元间协方差矩阵同一斜对角线上不同元素具有相同相位差的特点,提出了一种基于虚拟阵元的超波束形成方法(Hyper Beam-forming Based on Virtual Array Element,VAEHBF)。该方法按互相关法对接收阵进行虚拟扩展;按HBF思想分子阵分裂波束形成;对分裂波束形成结果进行合成,得到改善的超波束形成结果。数值仿真和实测数据处理结果表明,相比HBF方法,该方法通过对接收阵进行虚拟扩展,在保持分辨力不变的情况下,可进一步提高合成波束增益,对信噪比的适应能力得到了3 dB提高,提高了HBF的目标检测性能及方位估计能力。     

基于区域覆盖度的航迹灰关联算法

研究了在雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,分析了时变系统误差对航迹形成的影响,将系统时变误差的影响用灰区域来描述。提出了一种基于区域覆盖度的航迹关联算法,研究了算法在不同条件下的适用性,并将该算法拓展应用到异步等速率情况下,带有时间误差和系统误差直接进行关联,仿真结果显示关联正确率较高。     

空间密集群目标关联与跟踪算法研究

为提高对空间密集群目标跟踪的精度,提出了基于全局最近邻的群目标关联与跟踪算法。通过对空间密集目标进行群分割,将群跟踪问题转化为多目标跟踪问题,考虑到空间目标具有运动速度快的特性,基于"全局最优"原则选取距离最近的群目标和量测进行优先关联与更新,避免关联冲突和减少关联错误,可有效解决关联准确性与跟踪实时性之间的矛盾,同时提出航迹预测与轨迹预报相结合的方法,来解决跟踪过程中的航迹断续与融合问题。仿真实验结果验证了所提算法的有效性。