基于GOMS模型的语音手势交互效率评估

针对语音、手势等新型交互手段在指控系统应用中存在的交互效率难以评估的问题,在分析传统二维图形用户界面GOMS交互效率评估的基础上,提出了一种面向增强现实指挥的人机交互GOMS模型,该模型结合增强现实环境下三维界面、多通道交互等特点进行改进设计,通过分析不同交互方式使用时间及不同交互场景对交互操作时间的影响,预测用户完成某项任务所需的时间,量化不同交互方式的绩效,为交互系统优化设计提供依据和参考。     

基于DEM数据和遗传算法的对海雷达部署优化研究

针对当前雷达组网部署优化问题缺少对海探测研究,以及基于实际地形数据的遗传算法(GA)求解复杂度高的问题,开展了基于数字高程模型(DEM)数据和遗传算法的对海探测部署优化研究。基于预先阵地和对海探测雷达威力模型,所提的算法可有效减少遗传算法寻优空间,极大提高优化求解速度。仿真表明,该算法可获得和遍历法近似的最优结果,随着部署规模的增大,具有明显的速度优势。     

Meat Grinder放电特性分析

作为电磁轨道炮脉冲功率电源的Meat Grinder电路结构具有储能密度高,体积小等优势。针对Meat Grinder输出性能的影响因素不明确,工程应用困难的问题,对Meat Grinder的基础电路工作原理进行了探究。基于电磁耦合原理,分析了Meat Grinder的放电过程,给出了耦合系数和级数对Meat Grinder电流放大倍数、能量损耗以及能量利用率的影响特性,对比分析了多级Meat Grinder和单级耦合等效电路的输出性能。研究结果表明,耦合系数是影响电路输出性能的最主要因素。此外,单级耦合等效电路能够达到与多级Meat Grinder相同的输出性能,且工程应用更易实现。     

基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法式实现

基于深度学习的遥感影像场景分类研究进展迅速,但是大多数方案下的算法需要消耗大量的计算机资源,难以直接部署在嵌入式系统上,无法为潜在的卫星在轨任务提供支持。针对这一问题,研究了一种基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法,并根据嵌入式系统的特点对算法进行了优化,完成了模型的嵌入式实现,实验结果表明,该算法在嵌入式系统中仅需要18.4M的params对遥感影像分类的TOP-1准确率就达到了85.9%,兼具准确性和简洁性。     

基于Lanchester方程的编队舰空导弹作战能力评估模型全文替换

针对编队舰空导弹作战能力对抗评估问题,在构建舰空导弹初始作战能力指数、双方损耗效率系数、正常发挥因子、指挥自动化系数评估模型基础上,构建了基于Lanchester方程的单舰舰空导弹作战能力评估模型,进而分析编队对抗损耗效率系数及武器分配系数评估模型,构建了基于Lanchester方程的编队舰空导弹协同作战能力评估模型,评定编队舰空导弹作战能力,为编队舰空导弹协同作战能力评估提供模型依据。     

基于QAR数据的飞行环境风建模方法

针对传统环境风模型无法描述非Kolmogorov紊流和风向变化的问题,提出了基于QAR数据的环境风建模方法。将环境风模型划分为风向模块和风速模块。基于QAR数据分析风廓线系数和季节的相关性,建立了能描述平均风时空特性的平均风模型。基于Davenport功率谱形式拟合实测紊流功率谱,拟合结果表明实际紊流功率谱的标度指数在-1.98～1.13。分析风向和风速之间的相关性,考虑风向的变化特性,提出了基于马尔可夫过程的风向建模方法。基于以上模型进行了环境风模拟,并将模拟环境风引入飞行仿真实验中。实验结果表明,该方法能描述非Kolmogorov紊流和风向变化,且能实际应用于飞行仿真中。     

同轴线圈电磁推进出口速度控制方案的仿真研究

为应对电枢出口速度需要进行灵活以及精确调节的场景,提出了一种使用异步式线圈推进器作为主加速装置,同步式线圈推进器在尾部作为调速器进行速度控制的联合调速方案。在ANSYS中建立了将调速器放置于单段异步式线圈推进器出口的二维仿真模型,针对调速器的实体设计,分别对异步式推进器最后一匝线圈与同步调速器线圈间距离和调速器线圈长度进行了仿真分析;使用该模型验证了改变脉冲电源初始电压能够控制调速器调速范围,以及改变开关触发时间能够控制调速器实现需求的电枢速度补偿,进一步给出控制回路的设计方案,为电磁线圈推进尾部电枢速度控制应用奠定了理论基础。     

基于高斯数据增广的小样本数据无人机编队类型抗扰识别

近年来,随着无人机的应用越来越广泛,对无人机编队类型进行准确识别具有重要意义。基于此,对小样本数据下无人机编队类型识别问题进行了研究。首先,对目前常用的各种无人机编队类型识别方法进行了介绍,针对小样本数据无人机编队类型抗扰识别面临的主要问题进行了分析;其次,对所提方法涉及的理论背景进行了研究;然后,对所提无人机编队类型抗扰识别算法进行了详细阐述;最后以带有噪声的菱形无人机编队的位置坐标作为输入数据,使用所提方法进行仿真实验,仿真实验结果表明,以参数均方误差作为队形识别的准确度指标,所提方法可将均方误差由45.1降低至0.46,显著提高了无人机机群特征聚类的精度与鲁棒性,证明了所提方法在小样本数据无人机编队类型抗扰识别问题上的有效性。     

美军HPM效能评估模型及仿真工具箱

鉴于高功率微波(HPM)效应研究耗时、昂贵及其效能评估的复杂性,美国多个军种开发了能够在减少效应实验需求的同时进行效能评估的HPM评估模型及仿真工具箱.本文重点介绍了美军开发的DREAM、RF-PROTEC、JERM和HPM LAVA四款模型和仿真工具箱,对每款模型和工具箱的主要功能、特点、开发机构及诞生时间等进行了介...     

基于GAPSO-TS的多基地无人机航路-时间协同规划

针对多基地无人机协同规划航迹计算复杂、容易陷入局部最优的问题,在遗传粒子群算法(GAPSO)的基础上,引入禁忌搜索算法(Tabu-Search)混合为GAPSO-TS算法,通过与PSO、GAPSO算法对比,表明GAPSO-TS算法能够提高全局寻优性能,同时相对于GAPSO算法,加快了收敛速度.在多无人机时间协同三维航路规划里应用GAPSO-TS算法可以更快的收敛,同时设计以时间协同为约束的适应度函数,函数具有简单易行的特点,保证了不同基地的无人机都可以在同一时间内最快到达目的地,实验结果验证了算法的可行性.