基于区间数GRA的空袭目标威胁评估技术

针对现有空袭目标威胁评估方法存在的不足,提出了一种基于区间数灰色关联分析法的威胁评估技术,讨论了目标机动对威胁度的影响,克服了无量纲化处理对指标作用大小的影响,给出了决策矩阵的建立方法和目标威胁度排序方法。最后给出了一个应用实例,排序结果与专家评估结果完全一致,证明了该技术的有效性与可行性。     

基于实际飞行数据插值的INS/GNSS组合导航仿真轨迹发生器

针对INS/GNSS组合导航仿真中,捷联惯导系统陀螺、加速度计信号高精度模拟问题,提出了基于实际飞行数据插值的动态轨迹解析生成仿真算法。对转换到地心惯性坐标系中的载体姿态、位置和重力场数据进行关于时间的样条函数插值,得到载体坐标系下陀螺角速率、角增量以及加速度计比力积分增量的高精度分段解析表达式。使生成的陀螺、加速度计信号符合载体运动学和动力学特性,反映杆臂效应影响,同时与经事后处理的实测GNSS伪距、伪距率等数据特征保持一致。提出了四元数约束插值算法,可满足四元数解析插值时范数为1的约束限制条件。基于某实际无人机飞行数据,验证了所提出算法的有效性,完全满足组合导航动态仿真精度要求。该算法也适用于其他高精度高动态导航系统和刚体运动控制仿真中的角运动、线运动传感器信号模拟。     

卫星遥测数据相关性知识发现方法

为快速发现海量遥测数据中的相关关系,提出一种基于改进最大信息系数(Maximal Information Coefficient, MIC)的遥测数据相关性知识发现方法。以Mini Batch K-Means聚类算法为前驱过程对数据进行网格划分;计算该网格划分下的互信息,并以信息熵代替原有最大熵对互信息进行归一化矫正得到信息系数;选择不同网格划分下MIC作为变量相关性的测度。采用量子卫星遥测数据进行试验,结果表明:与基于动态规划算法的MIC方法相比,所提方法可有效解决MIC测度偏向多值变量的问题,时间复杂度从O(n~(2.4))下降为O(n~(1.6)),是一种适用于大规模遥测数据相关性分析的有效方法。     

基于VMD与数学形态学分形维数的战场声目标识别

为快速识别直升机与坦克的声信号,提出了一种变分模态分解(VMD)与分形维数相结合的声学目标识别方法。对目标声信号进行VMD分解,根据目标声信号的频域能量分布确定分解的模态(IMF)数目;通过数学形态学方法计算各个IMF的容量维数与信息维数,并以此为特征向量;利用BP神经网络分类器对直升机与坦克声目标进行识别,通过与传统EMD融合计盒维数的方法进行对比,验证了所提方法具有更高的识别率和运算速度。     

基于区间数的防空被保卫对象优选与排序

由于精确制导技术在空袭兵器中的应用,使防空作战中重点掩护显得格外重要,优化和选择重点被保卫对象成为防空作战系统分析的首要环节。构建了评价被保卫对象重要程度的指标体系,给出了指标权重的确定方法,建立了一种基于区间数相对优势度的被保卫对象优选和排序算法,最后给出了一个应用实例,实例证明,该方法合理有效,评估结果准确。     

刚体姿态控制在火炮自动操瞄中的应用

刚体姿态控制问题近年来在空间站控制、机器人控制以及飞行控制等方面有广泛的应用,用误差四元数从动力学和运动学两方面对姿态控制进行全局描述,并用李雅普诺夫方法得到基于误差四元数的姿态/速率控制器,结合某压制火炮自动操瞄控制对此控制方法进行了仿真分析.     

基于相对轨道根数的几种大椭圆轨道编队构形

大椭圆轨道航天器在较长轨道周期内运行于远地点上空,可以实现高纬度地区长时间的通信和预警,具有重要的军事应用价值.大椭圆轨道编队飞行可实现空间磁场探测、信息干扰等特殊空间任务.有必要研究大椭圆轨道的多航天器协同运动理论.完善了以相对轨道根数为变量的大椭圆编队相对运动模型,分析了模型的误差.推导并证明了几种特殊的伴随星相对运动轨迹:直线、圆、椭圆,给出了两颗以及三颗卫星形成特殊编队构形的条件.仿真结果表明,在二体条件下,对近距离大椭圆轨道航天器的相对运动,编队具有较高的精度.论文研究结论可为大椭圆轨道航天器编队构形初步设计提供理论指导.     

爆炸分散液体前锋形态的分形维数分析

应用高速摄像仪对液体的爆炸分散实验过程进行了拍摄,得到了液体爆炸分散过程的时间序列。通过对爆炸分散过程中液体前锋分形维数的分析,得到了爆炸分散过程中爆炸分散液体前锋边界曲线具有典型的自相似特性。     

一种确定火力单元配弹数界的方法

通过分析当空袭目标持续进攻时,防空导弹武器系统的一个火力单元配弹数对其射击效能的三方面的影响,得出火力单元的配弹数是影响其射击效能持续发挥的关键因素;以射击效能为基准,从概率的角度,以空袭目标突防时的配弹数为界限,给出了一种火力单元配弹数界的确定方法.     

面向大规模集群并行I/O的用户层配置优化策略研究

近年来,大规模并行场景下的I/O性能越来越受到应用科学家的关注。影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次：包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。本文从应用I/O配置优化的视角,分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间,在此基础上,给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法,基于该方法,在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征,进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数,在两类典型的并行I/O场景中,针对某类生产应用程序,8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%,4096核的程序作业加载时间从10分钟缩短到了5s。本文提出的I/O配置调优空间及优化方法,可以推广应用到其它同类系统平台,对于大规模集群上的用户层并行I/O配置调优具有借鉴意义。