目标起伏特性对雷达威力性能的影响分析

介绍了典型雷达目标RCS起伏模型,阐述了起伏目标在实际中的应用,建立了目标损耗和雷达作用距离之间的关系,为不同目标的等效替代推算提供了理论依据.验证了雷达目标满足卡平方分布时发现概率和起伏因子之间的关系.并针对不同类型的起伏目标,建立了雷达探测距离和发现概率之间的关系,为雷达的威力检测和飞行目标的航线设计提供依据.     

零彗差自由点条件下的失调光学系统波像差特性分析

基于矢量像差理论,对反射式光学系统的一类特殊失调状态——满足零彗差自由点条件展开研究,分析了该特殊失调下三阶彗差和三阶像散的全视场波像差特性,建立了三阶像散双节点位置的解析计算公式,研究发现该类失调不会引入三阶彗差,并且会导致三阶像散的一个节点位于中心视场附近,揭示了当前传统装调方法中仅采用轴上彗差为零作为系统完善装调的弊端,并基于像差特性分析提出了一种仅根据轴上视场引入定量失调误差前后的像差变化来评估系统完善装调的方法。利用CODE V(Version 10.2)对两反式光学系统进行了仿真分析,结果表明文中建立的模型和方法可定量分析三阶像散双节点的位置及该类失调对系统波像差的影响规律,并验证了所提出系统完善装调方法的有效性。     

面向太阳能无人机的自适应扰动步长增量电导法研究

太阳能无人机机动过程常导致机翼表面光伏阵列所受辐照发生大幅快速变化,给光伏阵列最大功率点跟踪控制方法带来了新的挑战.提出了一种跟踪过程快速稳定无振荡的自适应扰动步长增量电导法.首先,根据"蒲公英IB"无人机的太阳翼布局,建立了光伏电池阵列模型,分析其输出特性曲线;其次,介绍了传统增量电导法的原理及优缺点;然后,针对传统...     

多准则下反导作战单、多遭遇点预测模型

整个反导射击过程可以简单看作一个基于预测的遭遇点起始的,不断重复、修正的过程。分析遭遇点预测的时间和空间前提,并给出遭遇点预测的3个基本准则;在多准则下建立了单遭遇点预测模型,给出了模型公式中未知量的转化方法;分射击-观察-射击和射击-射击两种情况建立了多准则下多遭遇点预测和优化模型,并给出了拦截弹最晚发射时间的计算方法;就观察时机对遭遇点预测的影响进行了分析与建模。部分研究属于探索性的研究,相关结论对指控模型开发和实施连续反导,从方法和作战理念方面提供了一些参考。     

软件漏洞分析中的脆弱点定位方法

针对二进制程序漏洞成因复杂难以分析的问题,提出运用污点分析的软件脆弱点定位方法,并实现了一个工具原型Sword Checker。以动态污点追踪为基础,依据漏洞模式通过特征匹配来定位软件中的脆弱点,运用二分查找定位影响脆弱点的敏感字节。实验表明,使用Sword Checker能够精确快速识别定位软件中三种类型的脆弱点,已成功分析了多个已公开漏洞的成因,并已辅助挖掘出几个未公开漏洞。     

多视图三角化中特征点噪声尺度的自适应估算

鲁棒性多视图三角化方法通常借助重投影误差经验阈值来剔除图像对应中的错误匹配,该经验阈值的选取直接影响三维重构场景点的数量和精度。在分析图像特征点定位噪声及对极传递几何原理的基础上,建立对极传递过程不确定性的传递模型,提出一种基于核密度估计的最优噪声尺度估算方法,并将该噪声尺度作为多视图三角化中错误匹配筛选的依据。实验结果表明,该方法可以获得准确的噪声尺度估计,从而有效提升多视图三角化方法的三维重构质量。     

基于人工势场的潜艇搭载AUV回收路径规划

紧密结合未来无人作战侦察对潜艇搭载自主水下航行器(AUV)水下自主回收的需求,对水平面内基于水声定位的AUV的自主回收对接技术进行了研究。运用了基于人工势场的导引方法规划了AUV的回坞路径,然后基于AUV的运动方程设计了滑模跟踪控制律来解决AUV在复杂的回收环境下的避障问题,并通过引入"填平势场"来引导AUV走出局部极小点。最后采用了REMUS AUV的模型参数对水下回收进行了仿真试验研究,仿真结果验证了方法的有效性。     

知识产权法律风险防范的经验及思考

作为知识产权的重要汇聚点,科研院所对知识产权的保护与管理已成为依法治企、维护核心竞争力的重点当前,知识产权作为军工科研院所重要的资产,不仅是参与现代市场经济活动的基础、提升市场竞争力的武器,更是经营的资源,决策的重要依据。而网络的飞速发展与应用为知识产权的保护提出了新的挑战,科研院所作为知识产权的重要汇聚点,对知识产权的保护与管理已成为依法治企、维护核心竞争力的重点。科研院所如何有效地管理知识产权,保护知识产权、防范法律风险变得尤为重要。     

三维点云深度模型压缩算法

随着计算机三维视觉的广泛应用,近几年基于深度学习的点云处理算法得到了大量研究,而耗时耗存储的缺陷较大程度限制了其在移动端的部署应用。基于改进损失函数的总体思路,提出了一种新的点云深度模型压缩框架,将知识蒸馏方法引入二值量化模型中,同时考虑点云聚合操作的特殊性引入了辅助损失项,改进的损失函数共包括预测损失项、蒸馏损失项和辅助损失项三部分。实验结果表明,和已有算法相比,所提算法可以获取更高的精度,同时对当前点云主流深度网络模型也具有良好的扩展性。     

基于遗传模糊推理系统的截击点智能解算方法

由于传统截击引导需要人的参与才能完成截击任务,截击方案生成速度要受到人反应速度的限制,成为提高作战速度的一个瓶颈。针对空中战场态势变化快、依靠人工制定拦截方案难以适应未来空战的问题,构建基于模糊推理系统的空战截击点智能解算模型,并采用分段变异和变步长寻优的遗传算法对模型进行训练,实现了对截击方案的快速估算,得到在解空间内性能可以达到甚至超越人类的截击点智能解算模型。