装甲战车图像跟踪系统技术研究

在高技术条件下的局部战争中,装甲战车应具备精确的打击能力、目标获取能力和态势感知能力,这就需要一个能对抗复杂场景的目标跟踪系统。针对用于装甲战车的目标跟踪系统所存在的关键技术,提出了应用于复杂场景下的目标长时跟踪算法,实现了目标受遮挡情况的自适应判定和目标丢失的重捕获,在目标发生尺度变化、姿态变化、光照变化、遮挡等复杂情况下仍具有良好的跟踪效果;设计了一套视频跟踪器系统,通过实验验证,可实现对比度优于5%,目标像素数大于2×2,部分遮挡及完全遮挡的复杂战场环境下目标的稳定跟踪。     

基于叠合度的维修性多源数据融合方法

针对装备维修性试验数据样本量不足的问题,采用了数据融合方法进行扩充数据样本量,通过建立折合模型对多源先验数据进行转换,解决了与现场数据差异较大难以实现数据融合的问题,采用了改进的Bayes Bootstrap法对多源数据的分布参数进行拟合,建立基于叠合度的数据融合模型,对装备维修性多源先验数据进行融合,结合某型坦克试验数据进行算例分析,证明了该方法的可行性。     

基于直觉梯形模糊信息的目标优先级排序方法

针对地面防空作战中空中目标的优先级排序问题,提出了一种基于直觉梯形模糊信息的优先级排序方法。使用直觉梯形模糊数来描述空中目标的属性参数,分析了目标优先级的影响因素,并利用熵权法确定了影响因素的权重;针对传统TOPSIS方法的缺陷,提出了一种利用相对熵作为距离测度的优先级排序方法;最后结合算例仿真验证了方法的合理性和可行性。     

基于声诱饵对抗的火箭助飞鱼雷命中概率仿真

针对舰艇使用火箭助飞鱼雷与潜艇对抗的典型样式,分别建立了潜艇自航式声诱饵对抗声自导鱼雷模型、火箭助飞鱼雷对目标提前位置射击参数解算模型、鱼雷运动模型、潜艇机动模型和命中概率计算模型,采用模拟法计算了火箭助飞鱼雷单雷射击和双雷齐射的命中概率,总结了射击距离和潜艇航速对火箭助飞鱼雷命中概率的影响,研究结论可为火箭助飞鱼雷作战使用提供理论指导。     

基于蒙特卡罗法的航路区与终端区冲突检测

针对航路区飞行与终端区飞行的防相撞安全问题,提出一种基于蒙特卡罗法的飞行冲突检测方法。该方法选取椭球形作为飞机的保护区模型,并通过随机微分方程预测飞机的位置,进而采用蒙特卡罗法计算航路区飞行与终端区飞行发生冲突的概率。实验表明,所提出方法能够得到较为准确的总体飞行冲突概率,从而验证了其用于冲突探测研究的可行性。     

基于分层目标任务网络的作战任务规划方法

为提高复杂非结构化作战环境下作战系统规划能力,提出一种新的分层任务网络智能规划方法 HGTN(Hierarchical Goal-Task Network),给出了HGTN的形式化定义,研究了HGTN规划算法,以及启发式搜索算法和目标推理规划算法。HGTN在HTN(Hierarchical Task Network)规划方法基础上,增加了目标任务和相关处理方法,具备基于目标的逆向推理机制。通过作战任务规划实例分析,HGTN规划方法相对HTN,能够提高规划的适用性和求解效率,符合作战决策推理的思维模式。     

潜艇使用机动搜索鱼雷攻击水面舰艇方法

发挥鱼雷航程远,能够根据线导指令按指定搜索策略对位置散布目标实施机动搜索的特点,潜艇利用特殊海洋环境远距离发现目标。在目标方位不连续、不准确的情况下,建立对目标运动要素的概略解算,根据概略目标运动要素,进行鱼雷机动搜索策略规划,对目标距离进行粗判,定下攻击决心,发射并控制导引鱼雷在目标散布区域实施机动搜索。在目标运动要素更新后,可重新规划鱼雷搜索策略,通过导引线发送至鱼雷,鱼雷实施新的机动搜索,提高鱼雷发现目标概率。     

炮射子母弹对均匀分布集群目标射击效率计算

将子弹均匀散布椭圆区域等效转换为均匀散布矩形区域,在适宽射向射击条件下,通过对单个目标条件毁伤概率的分析,导出了子母弹对矩形地段上均匀分布的集群目标射击效率计算数学模型。为提高计算效率,采用积分变量代换方法,将子母弹对集群目标射击效率计算由四重积分转化为二重积分。在将母弹散布近似看成正态散布和均匀散布下,给出了射击效率计算的两种对应的近似计算方法。算例表明,模型与方法计算精度较高。     

基于云模型的航空装备维修保障能力评估

针对航空装备维修保障能力评估问题,在把握航空装备维修特点和系统分析影响因素的基础上,构建了以信息化优势为主导的航空装备维修保障能力评估指标体系;提出一种基于AHP的改进熵值法确定各级指标权重,有效融合了主客观信息;引入云模型原理,将不确定性因素转化为定量化数字特征,开展基于云模型的航空装备维修保障能力评估。实例表明,该评估方法能够科学、准确地评估航空装备维修保障能力,具有可行性和有效性。     

伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。