含腔体导弹雷达截面高频计算建模

在建立了简化含腔体导弹外形模型的基础上,运用曲面像素法、数值积分法、等效电磁流法等多种高频RCS分析方法,采用目标部件分解法计算导弹各散射源的RCS,根据目标各部分散射场间的相对相位关系,计算出导弹整体RCS,这种理论建模方法简单,物理概念清晰,计算量不大,其计算精度虽不如数值计算法、矩量法、时域差分法等精确算法,但结果可为工程设计和导弹探测技术研究提供部分理论依据.     

关于ADC法评估C~4ISR系统效能中的可靠性

针对运用ADC法评估防空C4ISR系统效能中,可靠性是影响系统效能的重要因素,对C4ISR系统的可靠性进行研究,重点分析了软件及通信网可靠性的估算公式,并在此基础上建立可用性A和可信性D数学模型.最后,通过实例分析证明了可靠性对系统效能评估的重要影响.     

西方应该为此担忧吗？

能携带核武器的俄罗斯远程轰炸机重新在世界各地上空巡逻,促使北约飞机匆忙作出反应;据官方宣布,新的远程导弹已经过试飞,这种导弹可高速打击远距离处目标;前苏军正在重新装备自己,自从普京2000年上台以来,国防开支每年增长20％至40％。     

基于作战仿真的指令分析研究

分析研究的主要内容是基于作战仿真的各种指挥指令,比较了实际军用文书与仿真指令之间存在的异同,分析了作战仿真系统中指令的类型以及内容结构,列举典型真实军事命令语言,进行便于仿真系统使用的格式化,重点论述实际军事命令等文书在作战仿真系统中如何被准确、高效地识别与运用,提出了两个适用于作战仿真系统的指令格式——基本指令格式和拓展指令格式,并归纳出指令格式的回字架构,为仿真指令在仿真系统中的应用提供支撑。     

车辆悬挂系统的主动优化控制器设计及仿真

基于特征结构配置参数化结果,提出了车辆悬挂系统的主动优化控制器设计方法。该方法直接基于车辆悬挂系统的参数矩阵,便于工程应用。车辆悬挂系统的仿真实例表明所提主动优化控制器设计方法简单且有效。     

短波软件直扩调制解调器

将直接序列扩频技术应用在短波通信上,可以克服短波信道的多径衰落特性,增强抗干扰能力。但是由于短波信道带宽比较窄,数据传输速率受到了限制。为此,本文提出了一个直扩数据传输方案,以扩频增益8为例,信道速率可达到1．2kb/s,信息速率则为600b/s。该方案采用正交码扩频技术,同时,引入蜂窝移动通信标准SI－95中导频信道的思想,解决了正交码扩频信号识别和同步难的问题。在首先介绍了总体框图后,重点阐述了核心部分扩频调制解调模块的详细设计方案,并给出了基本参数,简要介绍了涉及的关键技术。最后从软件实现角度,介绍了产品的应用背景和技术特点。     

美国海军弹道导弹防御进展

1999年以来,弹道导弹、大规模毁伤性武器和能制造导弹、化学武器、生物武器和核武器的技术加速扩散.许多国家多年来一直设想获得这些武器,用稀有资源来获得弹道导弹和制造大规模毁伤性武器的能力.     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.     

变结构多模型估计第Ⅳ部分——模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应.它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比.本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计.研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示.这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征.仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较.     

基于神经网络动态规划的导弹防御和截击机分配

这篇文章的目的是说明一种解决导弹防御问题的方法,它包括在一系列交战中防御资源的连续分配问题。该问题是一个动态规划/马尔科夫决策问题,由于它包含大量的状态和复杂的模型结构,通过精确的方法计算是非常困难的。本文利用动态神经网络规划(NDP)结构,通过用神经网络结构训练模拟数据,得到近似cost-to-go函数。最后给出了通过不同训练方法得到的结果,并通过比较选出了最优。