防空导弹控制系统数字仿真原始数据预处理方法

防空导弹控制系统数字仿真建模过程中,要对大量原始表格函数进行处理。针对插值计算的缺点,采用最小二乘法来拟合多项式的方法,利用MATLAB语言编程实现了防空导弹控制系统仿真计算原始数据的预处理,并构造了通用拟合函数模块,在仿真中利用拟合函数直接进行计算。利用该处理方法,对某型防空导弹的原始数据进行了预处理,结果表明这种预处理方法提高了仿真运算的速度和精度。     

基于最小邻近准则的故障类型识别方法

对设备的多故障类型自动识别问题是设备进行自动诊断的难题之一。讨论基于信号频域特性的故障信号特征提取方法,利用这种方法可以把统计学的聚类分析技术用于故障类型识别,建立起一个由信号特征向量构成的向量空间,以最小邻近准则作为故障类型识别的依据。     

一种有效的XML-TO-SQL查询翻译优化算法

在研究XML数据处理问题上,XML查询与SQL查询的转换是一重要论题。在常规XML-TO-SQL查询转换算法基础上,分析了“翻译后优化”和“直接优化”两种不同的查询转换策略,提出了一种将Xpath路径表达式直接优化成SQL的算法。该算法将XML-TO-SQL查询转换分为两个主要阶段:预处理阶段和运行时翻译阶段。预处理阶段通过识别“双射映像”,计算“最小可辩识祖先”进行翻译前准备;运行时翻译则利用预处理阶段的结果进行路径约简。两个阶段的协作使得算法整体效率得以提高,达到翻译优化的目的。根据大数据量查询翻译对比实验的结果,该算法优于一些典型的传统翻译算法譬如Silk-Route、Xperanto等。     

Laplace分布的均值被半序约束时的极大似然估计

讨论了Laplaoe分布中,方差已知的情况下,均值θ在简单半序约束下的最小L_1保序回归(ML_1IR),就最小L_1保序回归的唯一性以及一些其它性质予以了讨论,并且给出了计算方法。     

世界上最小的9mm手枪——罗哈博夫R9和R9S手枪

小手枪具有携带隐蔽、使用方便和适合用作个人自卫武器等特点,受到很多人的欢迎。最近,美国罗哈博夫（ROHRBAUGH）枪械公司推出了两款名副其实的小手枪——R9和R9S手枪。该枪全长132毫米,高94毫米,重0．36千克,配用9毫米标准手枪弹。目前,该枪是能发射9毫米标准手枪弹的最小手枪。R9和R9S两款手枪的区别在于,R9S手枪带有机械瞄具,而R9索性连机械瞄具也取消了。     

基于PCA-LM的空战目标威胁评估

空战过程中态势瞬息万变,获取敌目标的威胁是我方取得攻击占位优势和采取战术规避的前提条件。提出主成分分析法和阻尼最小二乘法相结合的回归模型对目标的威胁进行评估。利用主成分分析法,分析指标之间的相关性,转化成相互独立的分量,确定主成分分量,重构目标威胁评估体系;对目标威胁与主成分分量进行回归分析,利用阻尼最小二乘法对回归模型参数进行估计,得到主成分分量与目标威胁之间的统计关系;利用目标威胁估计值与实际值之间的误差大小,验证了回归模型的有效性。消除了指标之间的相关性对评估结果的影响,提高了评估结果的客观性,解决了传统评估方法忽略指标之间耦合性的问题。     

地基伪卫星导航系统的伪距精度估计方法

地基伪卫星导航系统的伪距和伪距变率精度对评估系统的导航性能或其信息与其他系统导航信息的融合意义重大。目前的伪距和伪距变率精度估计方法基本上都是针对卫星导航系统的,并且没有充分考虑地基伪卫星导航系统自身的特点。通过构造伪距和伪距变率精度观测量,利用地基伪卫星导航系统可产生较差定位构型的特点,提出了一种在外测系统定位定速精度较差且存在杆臂长度的情况下仍然能够获取准确估计量的伪距和伪距精度估计方法。仿真结果表明所提方法可有效地估计出伪距和伪距变率的精度而且具有较强的适用性。     

纯方位跟踪时利用方位变化规律检测目标机动问题

针对纯方位跟踪中目标变向变速机动导致方位信息可能出现的非平滑变化,首先推导出观测平台与目标均匀速直航时目标方位变化的准确规律,运用最小二乘估计法选取了模型参数并设定了阈值的大小,并设计出具体的算法流程,通过仿真计算,对本算法的可行性进行了验证。结果表明,方位变化规律作为目标机动检测的证据具有一定的可行性,但在一些特殊的态势下,检测灵敏度不高,并对这些态势时行了分析。     

基于改进LS-SVM的雷达故障诊断技术

针对传统雷达系统故障诊断流程复杂、诊断时间长且准确率仍有上升空间的问题,将改进最小二乘支持向量机算法引入到雷达系统故障诊断中,建立雷达故障诊断模型。该方法很好地解决了分类和函数估计问题,加快了诊断速度,改善了最小二乘支持向量机的鲁棒性和稀疏性,并提高了诊断准确率。通过对某型雷达故障诊断实例仿真,对比改进最小二乘支持向量机和传统神经网络在雷达故障诊断上应用的效果,仿真结果验证了该方法较传统神经网络,具有更好的雷达故障诊断效率和准确率。     

舰艇编队海上运输补给物资需求预测方法

按照是否与任务、事件相关,将物资需求分为两类,对于任务、事件相关物资需求的预测,将任务进行合理的分解,并根据物资消耗与任务、事件之间的关系,给出了预测的一般模型;对于与任务、事件联系不紧密的物资需求的预测,则根据历史经验及该物资固有的消耗规律,提出了经验预测模型。为了解决舰艇编队海上运输补给物资需求预测所存在的问题,利用案例推理的方法生成了预测所需的样本数据,以最小二乘向量机(LSSVM)模型为预测模型,并以岛屿进攻作战的防空弹药需求预测为例进行了实例分析。结果表明:案例推理生成的样本数据可用,选用LSSVM模型的预测结果与其他预测模型表现出了一致性,但LSSVM相对误差较小;该方法在某种程度上解决了样本数据有限的问题,适用于作战物资需求的预测问题。