弹炮结合武器系统效能评估方法研究

通过Matlab软件编程,建立了一个小规模的弹炮结合武器系统的作战仿真模型,进行蒙特卡罗仿真.通过对仿真结果的分析和参考相关文献,确定影响弹炮结合武器系统作战效能的主要因素.建立一个BP神经网络模型,该模型以这些影响弹炮结合武器系统效能的主要因素为输入,以弹炮结合武器系统对目标的拦截率为输出,利用大量仿真所得数据作为样本对神经网络模型进行训练,并验证了其有效性.     

基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.     

复合成本计算中合理设定复合元数问题研究

从合理性和科学性角度对复合成本计算过程中复合元数的设定进行了评价。运用模糊数学方法建立了评价矩阵,通过模糊合成使评价结果更加切合实际,解决了企业成本管理中复合元数判断的模糊性和不确定性问题,避免了复合成本计算过程中因复合元数设定不经济或简单化而出现的功能过剩或功能不足的现象出现。     

支持向量机的战场直升机目标分类识别

对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究,分别将谐波集(HS)频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量,设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器,并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验.结果表明两种特征提取方法,都能很好地体现不同声目标之间的差异,SVM分类器相对于其他两种分类器具有更好的分类性能,目标识别率达到96%以上.     

模糊神经网络航空兵师指挥自动化作战效能分析

从航空兵师作战过程出发,依据指挥自动化系统的组成,分析了对抗条件下航空兵师指挥自动化系统的作战效能指标体系;并结合人的因素对航空兵师指挥自动化系统作战效能的影响,建立效能评判指标体系, 在此基础上建立基于神经网络的对抗条件下航空兵师指挥自动化系统作战效能的模糊综合评判模型,进行自适应训练和误差分析.实验证明该效能评判方法的可行性.     

基于模糊多传感器数据融合的目标跟踪系统

为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当.     

综合电子战系统作战效能评估

在分析综合电子战系统的基础上,根据作战效能特点,提出了集对抗系统,保障系统和作战指挥一体的综合电子战系统作战效能评估方法.建立了基于模糊综合评判方法的综合电子对抗装备系统和保障系统的效能评估模型,研究了指挥作战系统效能模型,从而给出综合电子战系统效能评价体系.