α-β跟踪滤波器的零极点分析法

利用α-β跟踪滤波器的状态空间方程和离散传递函数之间的转换关系,将位置和速度的滤波及预报估计问题,转化为Z域内讨论根轨迹中零极点的分布问题,对目标平衡跟踪时滤波和估计参数变化规律给予了一种新的解释.     

伊拉克阿巴比100／萨默德-2弹道导弹

2003年3月1日,伊拉克开始在联合国的监督下销毁其拥有的萨默德-2近程地地导弹。因为萨默德-2引发的海湾“导弹危机”暂时得到平息。这场危机的主角——原来默默无闻的萨默德-2弹道导弹因此引起了许多人的注意。     

模糊-专家控制在智能消磁中的应用研究

综合消磁是处理舰船固定磁性的重要手段.长期以来,由于综合消磁工艺的复杂性,使得这项工作在很大程度上依赖人工.实现消磁自动化,就是要将工作人员从繁重的脑体劳动中解放出来,提高工作效率.目前的新型消磁站已经实现了数据采集、统计自动化,不仅基本免除了工作人员的体力劳动,也从一定程度上减轻了消磁技师的脑力劳动.然而由于需要人工参与决策,综合消磁的效果和效率仍然十分依赖于人的因素.所以,实现综合消磁工作的完全自动化,补偿电流值组合的智能化决策是关键问题.本文在分析以前所做工作的基础上,运用模糊控制理论构造模糊-专家控制器,替代人工决策过程以实现自动化消磁.     

基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择

在多站测向定位系统中,观测站与目标的几何位置影响目标定位跟踪精度。以目标估计的克-劳美罗下界(CRLB)行列式最大值为优化指标,在考虑传感器自身的探测能力等实际约束的前提下,建立了无源协同跟踪下最佳传感器选择优化模型。提出了一种基于半定规划(SDP)算法将上述组合优化问题转换为凸优化问题,进行优化求解。仿真结果验证了算法的有效性,与松弛算法和随机选择算法相比,基于SDP的传感器选择可以进一步提高无源协同跟踪的精度。     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于改进AHP和云模型的质量状态定性评估

针对传统云模型在质量状态定性评估中存在的评语云化方法、指标权重确定和评估结果判定3个方面的不足,提出了一种基于改进AHP和云模型的定性评估方法。通过设置一个AHP自动调整器使判断矩阵自然满足一致性要求,避免了反复一致性检验导致的繁琐计算以及隐含的盲目性问题,并且根据构造的专家相似矩阵,有效筛选并排除极端专家意见以求解合理的权重值;结合德尔菲法,利用逆向云发生器直接生成评语的云模型,逐步寻优获得了统一协调的意见;此外还设计了一种基于平均隶属度的云相似度度量方法,实现了评估结果与定性评语之间隶属程度的量化表征。最后以某导弹雷达导引头为评估实例,验证了评估方法的有效性和优越性。     

磁探针位置及角度偏移对电磁发射过程测试的影响

简化电磁发射装置中的导轨和电枢为线电流下的直导体,建立发射装置的物理模型。利用毕奥-萨伐尔定律和感应电动势原理,推导出磁探针线圈中心放置点的磁感强度。假设线圈范围内的磁场为均匀磁场,计算得到磁探针线圈产生的电动势。以此设计测量所用的磁探针,并和测试数据对比验证模型的正确性。在多次试验中发现,发射过程中装置振动导致磁探针距离变化和角度偏转问题。测量并分析三组单次发射中的故障测试状态。仿真和实验数据表明:小范围距离变化没有使磁探针的测试性能失效,但角度偏移对下一步的速度拟合带来误差干扰,且随着角度增大拟合速度逐步减小。     

基于改良云模型的舰艇防空威胁评估

为了解决现有威胁评估模型存在不足,快速准确地对来袭空中目标进行威胁排序,提出了一种基于改良云模型的评估方法。针对舰艇防空作战目标特点,选取作战指标进行量化,对不同的定量指标和定性指标,分别采用离差最大化和改良云模型进行处理和赋权,通过Hamming距离计算贴近度,最后进行威胁综合排序。实例验证表明:该方法可以有效避免传统方法中人为确定各威胁指标权重的主观性,同时对定性指标的有效处理提高了评估准确性,为舰艇防空作战威胁评估提供了一条有效途径。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

基于云模型-AHP的制导弹药射击效能评估

对制导弹药的射击效能进行评估在仿真试验领域具有重要的意义。依据某制导弹药的工作原理及影响其射击精度的主要因素,制定了其射击效能评估指标体系。运用层次分析法(AHP)计算了各级指标的权重,划分了评估等级,并在各个指标隶属度的计算中引入了云模型算法。最后,将评估结果以隶属云的数字特征的形式表示出来。