一体化联合作战中信息流作用研究

以复杂系统理论为基础,从动力学角度出发,阐述了如何以信息流变化为依据、以相空间重构为手段,对作战系统状态转移轨迹进行反演计算,进而预测态势发展趋势的构想。同时针对一体化联合作战的“联合增效”作用,讨论信息流协调作用对一体化联合作战组织结构有序度的影响,建立了基于信息流协调度评价的一体化联合作战要素优化组合模型。     

一种用于无人靶机的红外干扰弹自动投放系统

无人靶机常通过人工触发的方式进行红外干扰弹投放,此种方式容易导致试验条件不统一,出现投放时刻不一致,抗干扰程度不稳定等现象。为解决以上问题,设计开发了一套红外干扰弹自动投放系统,能够通过非接触式的导弹点火信号自动检测,完成干扰弹投放。该系统由导弹点火信号检测分系统、地面站控制分系统、干扰弹抛撒分系统组成。当导弹点火信号检测分系统完成导弹发火信号采集的自动检测后,分别触发时统记录发射零时,并传输至地面站控制分系统,将干扰弹投放指令通过无线电台发送给投放控制终端机,由靶机投放器完成红外干扰弹投放。最后,通过结合某型防空导弹武器系统实弹射击对本系统进行试验验证,结果均按要求准确投放。     

无人机集群社团网络弹性重构研究北大核心

无人机集群作战是未来战争的新型作战样式。无人机集群网络弹性重构能力,是评价无人机集群体系作战效能的关键指标。剖析了无人机集群网络弹性重构机理;设计了无人机集群社团网络模型,提升了网络连通性;针对无人机集群遭受恶意攻击网络性能急剧下降的情况,提出了信息网络交互能力最低阈值,并优化了集群网络性能失能阶段的弹性评估方法;最后,通过仿真建模对比分析,不同规模下网络的平均最短路径、信息交互能力、网络聚类系数等参数,在集群网络遭受多种类、多规模的毁伤下进行重构,评估对网络弹性的影响。实验结果表明,建立的模型具备更高的弹性。研究成果可提升无人机集群应对复杂扰动的能力,为无人机集群的多任务规划提供理论指导。     

基于改进连通区域标记的跳频信号分选识别北大核心

针对小型无人机在复杂电磁环境下难以识别的问题,提出了基于改进连通区域标记的跳频信号估计与分选方法。首先,采用基于局部窗口的能量门限统计法,在信号时频域去噪;接着,对常规连接区域标记法进行改进,设计了新的连接区域片段关联和干扰抑制方法,解决连接区域断裂和干扰混合的问题;然后,针对多跳频信号混合情况,利用时频幅度差异重建连接区域;最后,根据改进的连通区域标记图进行参数抽取和信号分选识别。仿真结果显示,在噪声、干扰和多跳频信号混叠环境下,信号参数估计精度和目标信号的正确识别概率均明显高于常规连通区域标记方法。     

基于优化小波阈值的轴承振动信号降噪算法北大核心

滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,该方法在较好地保留特征信号的前提下,较大程度地去除了噪声,有效地提高了降噪效果。