时延辅助信息的水下无源定位方法

以潜艇水听器阵列所构成的系统为例,建立了一种水下无源定位算法.以观测方位和到达不同传感器的时延差为基础,建立了状态方程和观测方程.利用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了目标运动分析.蒙特卡洛模拟仿真试验结果表明上述方法具有较高的定位性能.该系统构成简单,在打击水下目标方面有良好的应用前景.     

基于复杂网络的作战系统结构研究

信息化战争的现实需求推动着作战系统的发展变革,其结构组成日益呈现复杂化和网络化的特点.基于复杂网络理论和网络中心战思想,将作战系统进行纵向节点划分,建立起四重网格立体模型,并从拓扑结构定性分析出发,推论出其内部组成具有小世界和无尺度的基本特征,为进一步将复杂网络研究成果运用到作战系统中提供了理论参考,具有积极的现实意义.     

基于方位角和多普勒的机动目标无源定位跟踪可观测条件

可观测性分析是无源定位与跟踪系统的前提和基础,只有满足可观测条件才能对系统进行正确求解。应用线性系统理论,以目标方位角和多普勒频率为观测量,对匀加速和匀转弯这两类最常见的机动目标进行了可观测分析,为进一步研究机动目标的无源定位与跟踪提供了理论前提。最后给出了仿真实例,验证了理论分析的正确性。     

动态滑翔动力学建模与风梯度能量获取*(专题约稿)

信天翁等鸟类能够不拍打翅膀而持续飞行很长的时间和距离,因为梯度风场的存在使得它们能从中获取能量,这项技术被称之为动态滑翔。临近空间也广泛存在梯度风场,如果临近空间长航时飞行器能够利用动态滑翔技术将是十分有前途的。本文首先对无动力飞机的动态滑翔问题做了假设来简化问题的描述,更便于数学操作。在这些假设下建立了无动力飞机动态滑翔的动力学模型,即三维速度空间中只有一个输入变量的常微分方程组。之后,从理论上得到了这个三维速度空间中机械能可以增加的最大范围,即能增纺锤体内部,并推导出最大的机械能增加率。最后,得出更大的风梯度、更小的阻力系数和更小的面质比更加有利于飞机获取能量的结论,该结论加深了对动态滑翔能量观点的认识,对实践有指导意义。     

互耦条件下方位全向米波雷达测角算法

针对方位全向米波雷达的天线阵列口径小,阵元间互耦严重,从而使得传统全向测角方法误差大的问题,提出一种互耦条件下的无模糊全向测角算法。该算法利用相位模式激励出的-1阶,0阶和1阶模进行联合测角,相比于仅利用-1阶和0阶模或者0阶和1阶模,消除了互耦对测角的影响;相比于仅利用-1阶和1阶模,可实现无模糊测角。理论推导、仿真分析以及实测结果均验证了该算法的有效性。     

基于有误先验融合的无源多目标定位算法

利用无源定位技术,可对无法发射无线信号的目标进行定位。在许多实际的定位场景中可通过粗定位或目标历史位置信息获取目标位置的先验知识。利用目标位置先验知识可促进定位精度的提升,但实际中获取的先验知识通常是不完整的或包含错误信息。为有效利用此类部分有误的先验知识,提出了基于有误先验融合的无源多目标定位算法。仿真实验结果表明,该算法能利用部分有误先验知识中的有用信息提升定位性能。     

旋转永磁式机械低频天线的系统设计与验证

为实现低频电磁发信系统的小型化和低功耗,面向旋转永磁式机械天线的理论研究和技术实践,提出了基于多物理场耦合仿真的系统设计和性能校验方法。设计了包含永磁磁源、高效驱动电机及其控制器在内的旋转永磁式机械天线系统方案。研制了实验样机,并对其系统性能和近区磁场进行了实验测试,验证了相关设计方法和系统方案的可行性与有效性。结果表明,该样机的磁场场强和尺寸等主要指标达到了美国“机械天线”项目在射频穿透技术领域的要求,为旋转永磁式机械天线方案研究和样机设计提供了一种可行思路。     

维修性试验验前信息融合方法

针对小子样维修性试验因数据异总体而导致验前信息融合精度低的问题,提出了基于信息可用度的验前信息折合模型,解决了因数据异总体无法融合的问题;利用随机加权法对验前分布参数进行了拟合,准确地表述了验前分布;提出了基于支持度的融合权值确定方法,提高了各验前分布融合权值分配的合理性;最后,通过某装备维修性试验验前信息融合实例,表明了该方法具有一定的工程应用价值。     

无源雷达截获概率建模与窗口变量影响仿真

在截获概率概念和截获条件的基础上,综合时域、空域、频域等窗口函数构建截获概率模型,分别建立截获过程的4个窗口函数子模型,研究截获概率与窗口函数变量的影响关系。以SPS-48雷达为辐射源,仿真分析各窗口函数变量对截获概率的影响程度,讨论分区策略下无源雷达参数优化对截获概率的影响并总结截获概率提高方法,为无源雷达设计、研制、试验以及使用提供技术支撑。     

云平台上基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法

针对云平台上有向无环图科学应用执行容易产生虚拟机资源过剩、资源使用率低及费用虚高的问题,给出一种基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法。该算法采取关键路径截取技术,循环找出最晚完成的未分配任务,从该任务出发,在所有未分配任务构成的图中找出最大连通子图,并计算该子图的关键路径,然后将关键路径上的任务集调度到性能匹配的虚拟机上执行;同时通过任务回填技术充分利用虚拟机的空闲时间槽,提高资源使用率。实验结果表明,在云计算平台上,该算法不仅能够在截止时间内完成有向无环图科学应用,而且可以提高资源使用率,有效减少完成该应用所需整体费用。