反潜机采用阿基米德螺旋线搜潜问题研究

反潜机是重要的反潜力量,根据反潜机搜潜情况,建立了反潜飞机采用阿基米德螺旋线样式搜潜的数学模型和目标运动模型,讨论了螺旋线采用的三种轨迹间隔,通过仿真验证,确立了反潜机搜潜最优轨迹间隔,以达到提高发现目标潜艇概率、优化反潜效能的目的,为反潜飞机采用阿基米德巡逻线搜潜样式搜潜时提供战术参考。     

基于混合挖掘的军事数据分类方法

基于军事信息系统的体系作战指挥,必须依托准确可靠的数据支撑。为了研究数据挖掘方法在军事数据上的学习性能,采用支持向量机方法和粗糙集对坦克连的作战数据进行了仿真实验。试验结果表明,支持向量机方法能够预测坦克连的命中率为100%,结合粗糙集方法,能够进一步提高支持向量机方法的学习性能,缩短学习时间。     

舰载预警直升机搜索参数的优化设计

舰载预警直升机在搜索目标的过程中需要确定载机搜索高度和机载雷达的波束俯仰角,依据机载雷达搜索原理,建立雷达载荷感知面积模型,结合作战约束确定符合要求的搜索参数。考虑机载雷达最大搜索距离和目标累积发现概率两个指标,建立机载雷达发现概率模型,在满足给定发现概率的情况下,得到对于来袭目标的最大探测距离,依据搜索参数优化设计舰载预警直升机的飞行高度和波束俯仰角范围,并给出了飞行高度与视轴俯角范围的使用与控制方法。     

高动态GPS卫星信号混合载波跟踪算法设计

高动态运动环境会给GPS卫星信号带来很大的多普勒频移及其变化率,甚至产生频率的突变,单一的锁相环、锁频环、四象限鉴频器无法进行稳定跟踪。在对传统锁相环、锁频环原理及性能分析的基础上,设计了一种基于Costas锁相环(Costas-PLL)、叉积锁频环(CP-FLL)及四相鉴频器(FQFD)并能够智能切换的混合载波跟踪算法,该算法基于二阶FLL辅助三阶PLL的跟踪环路实现,依据不同的动态环境使FLL和PLL交替工作,以提高载波跟踪环路的动态适应性。通过固定频率、频率一次斜升、频率二次斜升和频率突变等4种不同动态条件下的实验,证明了该算法在高动态环境下的有效性和可靠性。     

基于变权重搜索策略无人机航路规划算法

通过对A*算法在路径规划中的应用进行研究,提出了一种新的三维航路动态规划方法,通过对搜索策略引入启发式权重系数,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,改善了传统A*算法在大空间中搜索速度低的缺点,提高航迹点搜索效率,同时将无人机的约束条件有效分割到解空间,便于应用于工程实践。基于优化算法规划的最优航路,设计了导引控制律,使无人机很好地跟随规划的路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明:该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。     

多无人机协同任务分配方法

任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证,是一类复杂的多目标优化问题。针对一种扩展的混合整数线性规划(MILP)任务分配模型,通过对模型特点的分析,提出一种基于相似度的遗传退火算法解决该问题并进行仿真实验,仿真结果表明该算法具有较强的收敛性和较好的多样性,验证了改进算法解决该问题模型的有效性。     

混合离散粒子群的任务调度算法及应用

针对粒子群算法存在易陷入局部极值、精度差的缺点,引入了模拟退火的思想,研究了一种混合粒子群优化算法,防止早熟现象的产生,使种群在更新迭代中保持了多样性,并将混合算法应用到典型的任务规划调度问题求解中,通过仿真验证了混合算法的有效性,与单一的离散粒子群算法相比,提高了调度问题的求解效果。     

一种微型双轴转台控制回路的H∞设计方法

针刘微型双轴转台伺服控制系统的特点,提出一种H∞混合灵敏度PS/T设计方法,探讨了性能权函数和鲁棒稳定权函数的确定方法,并对设计的控制器进行了仿真对比分析.结果表明:H∞控制系统具有更好的伺服性能和鲁棒稳定性.     

基于组件开发方法的反潜武器作战系统训练模拟器设计

为了满足海军训练的需求,提高训练的可信度,需要研制逼真度更高的模拟训练设备。为此,利用基于组件的开发方法设计了混合配置的反潜武器作战系统训练模拟系统。该系统不仅包括仿真设备,还包括实装设备。系统将两个独立的结构整合成一个系统,因此需要软件构架的独特设计。讨论了这一混合配置的系统训练模拟器的设计,提出了在实装战术网络和仿真网络之间的独特的系统接口设计,成功支持了训练模拟器的开发。基于组件开发方法的设计和思路对于训练模拟器材的设计具有很好的参考价值。     

星载三频GNSS接收机的整周模糊度解算

TCAR算法是GNSS中常用的快速确定三频模糊度的方法。虽然原理简单,计算方便,但是模糊度解算正确的概率很小,需要验证求解数值的正确性。而星载GNSS接收机存在着可见星数目低于3颗的情况,无法进行验证,文章通过结合递推加权最小二乘,对算法进行了改进,给出了适合于任何情况下求解模糊度的改进的TCAR加权算法,克服了TCAR算法在可见星不足情况下,无法获取正确的模糊度数值的缺点。同时在GNSS可见星不低于3颗的情况下,对改进的TCAR加权算法添加了模糊度搜索环节,使得算法在确保模糊度解算成功率的前提下,进一步提高解算效率。最后通过对比仿真表明,在可视卫星数目小于3时,只能采用改进的TCAR加权算法进行模糊度的确定;在可视卫星数目不低于3时,采用改进的TCAR搜索算法求解模糊度,拥有高成功率和高效率的特点。