一种产生雷达多假目标的卷积调制法

讨论了多假目标干扰技术特点及应用背景,分析了用卷积调制法产生多假目标的原理,讨论了卷积器的设计方法,确定了卷积器的加权系数。仿真分析表明,卷积调制法产生多假目标方法灵活,可以实现脉内和脉间密集多假目标干扰技术,验证了方法的合理性。     

Penning阱中离子谱探测灵敏度与LC谐振回路Q值关系的实验研究

介绍了Penning阱存储离子的探测原理以及离子谱的探测灵敏度与品质因数的关系理论分析结果。在实验中考虑到存在最小阈值的情况下对得到的离子谱进行分析,结果表明：离子谱探测灵敏度与谐振回路Q值的平方成正比关系。     

基于小波包能量谱的管道缺陷磁记忆检测信号特征研究

现有磁记忆检测技术判定准则,只能指示应力集中位置,无法进一步获取应力集中信息。为获取应力集中信息,提出一种基于小波包能量谱的磁记忆信号分析方法,进行试件拉伸试验。拉伸应力为200 MPa时,信号小波包能量谱分布较为均匀,各频带能量占总能量之比均小于15%,不存在集中分布的频带范围。拉伸应力为410 MPa时,信号小波包能量谱最大值分布在1,3,4频带,1~4频带能量之和占总能量的73.8%,小波包能量主要集中在低频段。试件屈服后,信号小波包能量谱最大值分布在1,2频带,能量谱分布极为分散,能量主要集中在低频段的1,2频带,1~3频带能量之和占总能量的87.3%。管道试件应力集中程度与磁记忆信号的小波包能量谱分布特征有关,应力集中程度越低,小波包能量谱分布越均匀;应力集中程度越高,小波包能量谱分布越集中,能量主要向低频段集中。     

一种基于Q-R矩阵分解的自适应滤波算法

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性。在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于Q-R矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法。将协方差阵分解为两个矩阵的乘积,来保证协方差矩阵的正定性。仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点。     

加宽中位数与接近系数的数据融合算法

为提高数据融合的准确性,提出了一种基于加宽中位数与接近系数的数据融合算法,利用加宽中位数确定传感器测量数据的有效区间,通过最大最小法构造各传感器测量数据间的接近系数,根据各传感器当前时刻接近系数的均值和方差动态分配其加权系数,并利用权值进行加权融合。仿真实验表明了该算法能明显提高融合结果的准确性和可靠性。     

基于改进支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集和改进加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想.首先阐述了粗糙集和加权最小二乘支持向量机的基本原理,并改进了最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集和改进加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程.实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值.     

高速行进坦克身管速度对射击精度影响

坦克在高速行进时,由于路面谱等外部激励的影响,车体姿态和运动状态都会发生变化。由于车体的振动和随动系统的控制误差等,致使坦克火炮在射击时身管前端存在一定的速度扰动。原有解命中问题的条件中未考虑这一速度扰动的影响,使得坦克在高速行进条件下的目标提前点预测产生误差。通过建立外弹道模型,较准确地仿真分析了这一误差的大小和对射击精度的影响。     

给定任务和模式下指挥体系节点重要性评估方法

针对一般节点重要度评估方法没有考虑指挥体系网络与外界的交互以及自身运行机制的问题,研究了指挥节点的重要度评估方法,在一般网络结构重要度分析基础上,综合作战任务和指挥模式对节点的需求,提出了作战任务对节点依赖度以及指挥模式对节点依赖度的计算方法,最后设计了评估算法并给出具体算法流程,案例分析结果证明该算法合理、有效。     

基于波导干涉条纹的目标距离特征量提取方法

浅海波导中目标辐射噪声LOFAR谱图存在明暗相间的干涉条纹,从中可以提取出目标距离特征量信息,它反映了目标运动过程中的距离变化率。低信噪比情况下,条纹特征不够清晰,提取的距离特征量值精度会降低。提出了一种边缘定向增强型偏微分方程去噪方法,对LOFAR谱图进行处理,使条纹特征更加明显。海试数据处理结果表明,去噪处理后提取出的距离特征量精度明显提高。为满足实时性需要,提出了基于CUDA的距离特征量实时处理方法,实验结果表明能大幅提高算法运行速度。     

舰艇编队海上运输补给物资需求预测方法

按照是否与任务、事件相关,将物资需求分为两类,对于任务、事件相关物资需求的预测,将任务进行合理的分解,并根据物资消耗与任务、事件之间的关系,给出了预测的一般模型;对于与任务、事件联系不紧密的物资需求的预测,则根据历史经验及该物资固有的消耗规律,提出了经验预测模型。为了解决舰艇编队海上运输补给物资需求预测所存在的问题,利用案例推理的方法生成了预测所需的样本数据,以最小二乘向量机(LSSVM)模型为预测模型,并以岛屿进攻作战的防空弹药需求预测为例进行了实例分析。结果表明:案例推理生成的样本数据可用,选用LSSVM模型的预测结果与其他预测模型表现出了一致性,但LSSVM相对误差较小;该方法在某种程度上解决了样本数据有限的问题,适用于作战物资需求的预测问题。