基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

多巡飞弹侦察/打击/评估一体协同方案设计

针对巡飞弹侦察/打击/评估作战模式,提出了一种基于预设航迹点的巡飞弹多任务协同策略。在分析作战任务模式的基础上,建立了基于时间协同的约束模型;针对不规则侦察区域,设计了区域侦察覆盖的飞行航迹,考虑威胁和障碍,采用改进的A*算法对巡飞弹的任务航迹进行了规划;以双弹协同实现"即打即评估"的协同任务模式为例,仿真计算和分析了协同策略的可行性,为未来网络化巡飞弹协同作战应用提供技术支撑。     

临近空间目标跟踪与预报技术研究

目前临近空间高超声速飞行器发展迅速,临近空间目标跟踪与预报已引起广泛关注.论述了临近空间高超声速飞行器跟踪与预报技术,包括临近空间高超声速机动目标模型、多模型滤波器设计方法、临近空间高超声速机动目标轨迹预报方法等,并提出现有方法存在的主要问题及后续主要研究方向.     

未确知条件下多枚导弹打击不规则面目标的毁伤效果评估

在信息缺乏的情况下,如何提高对多枚导弹打击不规则面目标毁伤效果评估的可信度是导弹作战运用研究的重难点。通过蒙特卡罗方法建立给定参数下的面目标毁伤效果评估模型;采用信度分布函数对该问题的未确知性进行评估,评估结果显示毁伤效果未确知性较高;基于信度熵,分析导弹各个属性的未确知性对毁伤效果未确知性的影响;通过针对性减小影响大的属性的未确知性,迭代减小毁伤效果的未确知性。仿真实验结果表明面目标有效毁伤率的未确知范围得到显著减小。该研究能够有效指导毁伤效果评估工作,减小其中的不确定性。     

动力翼伞风扰补偿高度控制方法

外界风场是影响翼伞高度跟踪精度的最主要扰动因素。针对该问题,建立了动力翼伞的八自由度模型,并在传统自抗扰控制的基础上,设计一种基于风场前馈补偿的改进抗扰控制器,对外界的风场干扰进行针对性补偿,实现翼伞系统的高度跟踪控制。在通过仿真实验对控制器进行初步验证的基础上,进行了翼伞系统的实际飞行实验。在实际飞行环境下,仿真中所调节的控制器参数可直接应用于实际飞行实验,翼伞系统的平均高度跟踪误差在2.5 m以内,证明所设计的控制器存在一定的实际应用价值。     

基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

多DSP并行的神经网络集成目标识别法

针对分布式信息融合结构、异质传感器条件下的目标识别问题,提出了基于多DSP并行结构的神经网络集成目标识别方法.给出了生成神经网络集成的具体方法,并构造了一个实际的空中目标识别硬件系统.结果表明,系统的目标识别性能明显优于单个神经网络的目标识别性能,且识别目标的速度很快.     

基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律设计

提出一种基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律的设计方法.利用该方法能实现受控对象对理想模型较高精度的跟踪,使重构飞行控制系统具有较好的控制性能.首先设计了一个比例-积分滑模面以确保消除稳态误差,采用极点配置技术使滑模具有良好的动态品质,其次利用饱和控制技术来减少变结构控制引起的抖振现象,最后以某型飞机纵向飞行控制系统为例进行了相应的数字仿真.结果表明重构系统不仅实现了无抖振模型跟踪,而且还具有较强的鲁棒性.     

贵州省安顺军分区 加强重要目标安全管理

近日,贵州省安顺军分区采取一系列措施加强重要目标安全管理。该军分区一方面突出抓好营门卫兵和民兵装备仓库看管人员安全警示教育、职责教育,组织官兵学习上级通知精神,增强官兵防范重大安全问题的责任意识;另一方面加强执勤人员军事训练和应对