改进型卡尔曼算法解算小型弹箭姿态角研究

弹箭飞行姿态参数的准确获取是实现精确高效打击敌方的重要前提。其中最重要的关键环节是姿态角的算法解算,决定着最后的精确导航。卡尔曼滤波算法是组合导航中最常用的解算算法,然而仍不能满足精度要求。为了进一步提高解算精度,提出通过BP神经网络对误差建模,进而修正卡尔曼滤波增益矩阵系数的改进算法。实验证明,应用于高速旋转弹姿态角测试,改进后的卡尔曼算法较传统卡尔曼算法精度提高了3°左右。     

双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化仿真

研究不确定条件下的通信干扰任务分配优化问题具有重要的军事意义。基于干扰效益因子的概念,剖析了影响通信干扰任务分配的不确定性因素,建立了基于双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化模型,设计了遗传蚁群智能算法,实例计算得到了通信干扰任务分配的最佳策略。     

时间约束下的某型火箭炮毁伤概率模型及仿真

针对目前计算火箭炮毁伤概率只考虑射击精度和目标特性及弹药量等因素,而不考虑目标机动和对抗因素、生存能力的不足,基于射击理论和火力对抗理论,建立了考虑时间约束的火箭炮营毁伤概率模型,对想定中考虑目标机动及生存因素等时间约束的毁伤概率进行了仿真计算,仿真结果表明了模型的有效性以及目标机动火力对抗决定的生存需求使火箭炮毁伤概率具有时间敏感性。     

起重机吊重摆角的自适应神经网络补偿控制

为了控制起重机吊重摆动幅度在最短时间内衰减到规定范围或平衡点附近,同时考虑到由于外界不确定性因素导致的系统模型的不确定性,设计了自适应径向基函数Radial Basis Function（RBF）神经网络补偿控制器。RBF神经网络对系统模型的未知函数进行辨识,并将辨识信息提供给控制器。实验结果表明：吊重摆角约在5s时跟踪给定幅度的正弦信号,并在参考信号发生突变时,摆角仍在给定的范围内;RBF神经网络约在5s后几乎以零误差辨识未知函数。所设计的控制器对不确定性因素具有较强的鲁棒性,这也验证了控制系统稳定性证明结论。     

纵容日本：美国将自食恶果

近年来,日本右倾化加速发展,特别是安倍再任以来,在“修正”历史认识、摆脱战后体制约束、强化军力等诉求方面谋求更大突破。美国为维护其亚太战略利益、遏制中国崛起,利用日本、纵容日本,致使今天的日本右翼势力迅速膨胀,不断在历史和领土问题上挑起事端,     

资源约束条件下的空中兵力编组＊

通过对空中兵力的合理编组,实现作战资源的优化配置是提升兵力作战效能的有效途径。针对现代空战编队对抗过程的特点,从战术企图和信息优势角度提出了编队目标威胁评估方法。以编队目标为研究对象从宏观上调配己方作战资源,提出了作战资源成本和兵力调度成本2种兵力编组成本,在此基础上建立了资源约束条件下的兵力编组优化模型,并采用改进PSO算法对模型进行求解。作战想定仿真结果表明兵力编组模型能够有效解决空战兵力分配问题。     

双高速摄像机交汇的高旋弹丸位姿估计算法及误差分析

为了测量高旋弹丸在炮口处的各种信息,基于双高速摄像机交汇的测量方法,提出了一种新的弹丸位姿估计方法.对总攻角函数进行了误差建模与分析,结果表明两台高速摄像机的光轴应相互垂直,且应选择光轴远离攻角平面的高速摄像机所对应的测量函数计算总攻角,此时测量误差最小.以靶场实验的方式对攻角函数的误差分析结论和位姿估计算法进行验证....     

基于资源约束的装备保障任务动态调度研究

高技术战争条件下的装备保障具有显著的动态性 ,该特点要求装备保障指挥控制系统对装备保障任务进行动态调度。在资源冲突的情况下 ,如何进行任务调度 ,才能减少冲突、提高任务的分配和执行效率 ,是装备保障指挥控制系统需要解决的关键问题之一。本文在对装备保障任务的动态调度问题进行描述和定义的基础上 ,提出了一种基于资源约束的装备保障任务动态调度算法。     

重视对基层干部的思想政治教育

由于受种种因素影响,基层干部思想政治教育存在着重视不够、质量不高、落实不力的问题。抓好基层干部队伍思想政治教育,必须全面准确把握基层干部的时代特点,在顺应中适应、在探索中求新、在务实中落实,不断增强基层干部队伍思想政治教育的主动性和实效性。主动跟进,切实把握基层干部思想政治教育的重点。当前,基层干部来源多样、价值取向多元、与外界     

基于目标RCS加权滤波方法抑制角闪烁的研究

单脉冲雷达进入末段跟踪状态后,其测角误差主要来自于目标的角闪烁。利用目标(RCS)起伏与角闪烁线偏差绝对值之间的负相关性,采用目标RCS加权滤波的方法能够有效抑制角闪烁。仿真数据和实测数据的验证结果表明,该方法能够有效抑制单脉冲雷达角闪烁现象,具有较高的工程应用价值。