基于多信号模型的计量策略设计与验证

装备可计量性的理论方法研究对提高装备的计量保障水平具有重要意义。针对国内缺乏装备可计量性模型的现状,提出了可计量性分析设计的多信号模型方法。系统总结了可计量性多信号模型的基本理论,详细介绍了在单超差假设及不考虑组元可靠性、计量时间和费用影响下的超差检查用检定和超差定位用检定操作优选算法以及计量策略制定方法。建立了信号产生系统多信号模型,给出了超差-检定相关性矩阵,分析了信号产生系统的计量检定树,结论与信号产生系统实际检定方法相符,实例证明,此方法合理有效。     

双站测向与测时差组合定位精度分析

针对无源雷达测向与测时差组合定位问题,提出一种利用前者量测结果为后者构建假量测点和协方差的新方法,并采用凸组合法对测向与假量测结果进行融合,得出综合定位精度的分布。仿真结果表明,该方法能够有效地利用两种完全不同的量测数据,提高目标的定位精度,同时给出的GDOP理论值可以真实反映组合量测的性能,具有一定的应用价值。     

某型炮射导弹工况射击时目标丢失现象分析

某型炮射导弹在定型试验期间出现瞄准线跳动、工作指示灯反复熄灭、目标丢失的现象,致使炮射导弹无法正常工作.造成制导火控系统工况转换的原因较多,为了快速查明该故障原因,利用模糊综合评判方法,较为准确地实现故障定位,通过后续试验数据结果证明,该方法有效可靠,对炮射导弹定型试验期间故障诊断具有积极的参考价值.     

作战任务总量的迭代收敛性

为降低作战任务的复杂度,提高任务执行效率,研究了作战任务总量及其迭代收敛问题.首先,采用图形和设计结构矩阵,阐明反导作战子任务的复杂联系.再引入任务转移矩阵建立任务总量模型,总结迭代收敛条件.最后,综合考虑资源和时间约束,规划子任务优先级并优化作战资源配置.结合实例分析了任务总量迭代收敛规律的可行性和有效性,为反导作战任务规划提供了理论指导.     

改进ADC模型的空中无人通信平台作战效能评估

在深入分析空中无人通信平台作战效能影响因素的基础上,充分考虑空中无人通信平台作战效能评估动态变化的特点,将作战运用因子和作战环境因子引入传统ADC效能评估模型中,构建改进型的评估模型;综合采用层次分析、模糊综合评判等方法,确定各要素和因子的数值;通过实例评估验证了模型的可行性。评估结果表明,引入作战运用因子和作战环境因子,使空中无人通信平台作战效能评估更加贴近实战。     

构造二维正交紧支撑线性相位小波滤波器的递推算法

根据二维小波滤波器参数化理论,提出了一个具有可操作性的二维小波滤波器递推算法。用最简形式刻画了4阶标准正交中心对称矩阵,并证明了根据算法产生的线性相位滤波器的一个重要性质。     

空战中基于威胁评估的任务规划

根据空战作战计划的复杂性、实时性特点,提出了在威胁评估基础上动态进行空战任务规划以实现对战场的有效实时控制.首先建立了融合态势优势和空战效能指数优势的威胁评估模型,然后将感知到的战场态势信息作为威胁评估模型的输入,得到体现战场态势的优势矩阵,最后在此基础上进行攻击目标的分配.以目标分配的结果为根据就可以指导作战单位做出正确实时的决策.     

侵彻子母弹封锁机场跑道最小升降窗口搜索算法研究

针对侵彻子母弹封锁机场跑道中判断是否存在最小升降窗口的"两点比较"算法,提出更为符合实际毁伤情况的"网格-矩阵"算法。采用随机分布的数学模型和计算机仿真模型,利用Monte Carlo法模拟侵彻子母弹子弹的落点。最后在Matlab7.0环境下对两种算法进行了仿真试验和对比分析,提出两种算法在火力辅助决策中的使用建议。     

基于解线频调ISAR成像与散射中心匹配的弹道目标识别

为了能充分利用目标的散射中心进行弹道目标识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换(FFT),实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息。最后提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别,该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,判定目标所属的类别。仿真实验表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。