利用数字狭缝摄像技术估计弹丸速度和攻角

针对目前靶场中胶片式狭缝摄影技术的缺点和数字化改进的难点,提出了基于线阵摄像机的数字狭缝摄像技术来估计弹丸速度和攻角.该方法首先利用单台标定的摄像机配合双像器获取弹丸的立体影像,提取有限个控制点,计算弹丸速度、姿态等的初始估计值.然后利用弹丸的模拟成像与实际成像的轮廓匹配构建最优化模型,对初始估计值进行优化,最后获得弹丸的速度和攻角.通过试验验证了该方法估计弹丸速度和攻角的精确性.     

考虑维修时间不确定性的维修任务选择模型

由于维修时间存在不确定性,如何在考虑维修时间不确定性的情况下确定任务间隔期的维修方案是一个值得探讨的问题.给出了一种考虑维修时间不确定性的维修任务选择模型及其求解算法,以在一定置信水平下获得最佳的维修方案.首先,给出了考虑维修时间不确定性的维修任务选择问题的假设条件,并建立了一种非线形的、离散的机会约束规划.其次,给出了一种基于随机模拟的粒子群求解算法,包括粒子的表示、适应度函数、更新公式、算法框架等.最后,给出了具体实例,证明了模型与算法的有效性.该模型非常适用于管理人员在维修时间存在不确定性的情况下作出合理的维修任务选择决策.     

护卫叙利亚安全的“铁三角”

7月18日,叙利亚国家安全总部大楼发生自杀式袭击事件,不仅给巴沙尔政权造成自危机发生以来的最大损失——国家“危机委员会”成员几乎损失殆尽,也让原本就岌岌可危的叙利亚乱局变得更加扑朔迷离。     

大攻角下基于卡尔曼滤波的大气参数修正算法

针对新一代航空飞行器在大攻角飞行时大气数据系统测量精度严重下降问题,提出了基于卡尔曼滤波的大气参数修正算法。该算法利用大气数据测量信息和惯性导航信息,基于飞行器力学方程构建卡尔曼滤波器,通过卡尔曼滤波的方法实现对大气参数的修正。仿真结果表明,经卡尔曼滤波修正后的大气参数能够有效消除大攻角下原始大气参数的剧烈波动性误差,并与真实大气参数吻合较好,有效的提高了大气数据系统在大攻角飞行状态下的测量精度和可靠性。     

平流层飞艇抗风场干扰CUKF算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。首先确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;然后证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准UKF的协方差;最后将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应UKF算法进行比较,结果表明：提出的约束UKF算法的滤波性能明显优于自适应EKF和抗差自适应UKF算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

弹目交会条件的分布规律

提出了研究弹目交会条件分布规律的必要性,阐述了空空导弹六自由度弹道仿真数学模型。通过对大量的数字仿真结果进行统计分析,得出了导弹脱靶量和弹目交会角的重要分布规律,为进一步研究导弹单发杀伤概率的分布规律及其影响因素奠定了基础。     

复杂空、海域的一种简洁管理算法

根据复变函数理论 ,首次提出了一种可对任何复杂空 /海域进行管理的简洁算法 ,解决了以往系统中不能解决或很难解决的复连通区域和凹多边形区域的管理问题     

国防投资行为分析

国防投资行为合理化的标志是:是否有利于克服国防投资规模膨胀;是否有利于国防资源的优化配置;是否有利于国防投资在空间上的合理分布;是否有利于提高国防投资效益。对国防投资主体行为应加以规范和约束。约束机制应以责任约束为基础,以利益约束为核心,以法律约束为保证。     

考虑空间几何关系的反交会规避机动方法

针对具有自主接近能力的航天器开展反交会规避机动方法研究。建立仅测角相对导航模型,对完全不可观测机动进行定义,基于空间几何关系推导并证明了完全不可观测机动是不存在的。以施加规避机动后追踪器对逃逸器的测量值与未机动时的差异为优化目标,利用矢量乘积原理设计目标函数,建立优化模型并对变量约束进行分析,随后采用遗传算法对最优规避机动方向进行优化。给出的仿真算例结果表明:提出的规避机动方向计算方法能够使目标函数值达到最小,从而提升追踪器对逃逸器的状态估计难度,降低其估计精度。这为规避机动问题研究提供了一种新的视角,可为以主动接近航天器为新对象进行的规避研究提供有益借鉴。     

基于CML模型的编队器材携带方案优化方法

随船备件配置优化问题研究目前主要集中在只有定量或定性约束上,而对既有定性约束又有定量约束的混合约束问题未见文章提及,同时研究对象多为单船,而对舰艇编队研究比较少。针对此问题,以舰艇编队出海任务准备阶段为背景,以保障费用、舰艇仓库空间、舰艇最大排水量及舰员维修能力作为模型的约束条件,以编队备件保障概率为目标函数,采用正态逆向云模型、边际效应法及拉格朗日乘子法(称为CML模型)对此类问题进行求解,给出系统资源因子求解步骤及分析方法,并对本模型进行动态调整和优化。实例分析表明本模型求解方法和步骤可以为多个定量和定性约束下舰船备件携带问题提供新的参考。