制导航空子母炸弹高速抛撒分离数值仿真

制导航空子母炸弹在跨音速抛撒子弹药过程中,子弹药与母弹的分离伴随着复杂的流场和激波干扰,该过程中不仅存在着激波与激波的相互碰撞、部分激波的多次反射,而且由于受到多体运动的相互作用,其气流方向也发生变化,形成了变化复杂的压力、速度分布区域。采用数值模拟的方法对制导航空子母炸弹子弹药高速抛撒分离过程进行了数值仿真分析,应用嵌套网格技术,耦合多体动力学方程以及 N－S 方程求解子母炸弹高速分离过程,为工程设计、研究提供理论指导与计算依据。     

通道幅相不一致时的全向测角误差分析北大核心

在理想情况下,基于均匀圆阵的米波全向雷达可联合-1阶、0阶和和1阶相位模式实现全方位的无模糊测角。然而在实际工程中,各接收通道幅相特性往往不一致,这将导致激励出的相位模式中包含误差项从而引起明显的测角误差,而且该误差无法补偿,只能通过校正通道间的幅相误差或选择合适阵列参数的方式来减小。为此,通过理论推导得到测角误差与各接收支路幅相误差之间的解析关系式,明确了幅相误差对测角误差影响的同时也为合理选阵列参数以减小幅相误差引起的测角误差提供了理论依据,仿真分析验证了理论误差分析的正确性并给出了最优的阵列直径取值。     

基于ADC方法的地空导弹系统效能评估模型北大核心

应用ADC方法建立了一种低空近程地空导弹武器系统效能评估的数学模型。分析了武器系统的可靠性逻辑结构,通过适当的计算假设,计算出武器系统的有效度矩阵;利用连续时间齐次马尔可夫链的柯尔莫哥洛夫向后方程和向前方程求解武器系统的可信赖度矩阵;选择武器系统的目标特性,射击能力,抗干扰能力,导弹能力和机动能力建立能力指数体系数学模型。仿真结果表明,方法具有较好的评估性能。     

前置点比例导引制导律对抗拖曳诱饵研究北大核心

以典型拖曳式诱饵干扰模式为设计对象,结合导引头跟踪诱饵的工作模式和前置点比例导引制导律的设计,对末制导抗拖曳干扰导引方法进行了理论推导与分析,为导引头抗拖曳诱饵干扰措施的设计与验证提供了理论依据。     

一种基于知识辅助的MIMO-STAP抗干扰算法北大核心

针对有源干扰环境下机载MIMO雷达的杂波抑制问题,利用预白化的思想,提出了一种基于知识辅助的MIMO-STAP抗干扰算法——KA-J-STAP方法,首先利用载机平台运动参数、雷达系统参数、干扰方位等先验信息构造相关协方差矩阵,后利用相关协方差矩阵对接收数据进行预白化,对杂波和噪声预置零,对于预白化后的数据空时自适应处理。仿真结果表明,相比于未采用知识辅助的算法,所提KA-J-STAP算法在干扰环境下仍能保持较好的杂波抑制性能。     

基于离散事件仿真要素的军事仿真因果追溯方法

基于离散事件系统建模与仿真的军事仿真系统在军事筹划阶段扮演着至关重要的作用。因果追溯与分析是军事仿真中重要的技术,它可以在大量的数据与复杂的交互关系中找出时序上的关联关系,帮助研究人员确定作战行动中的一些关键实体或事件,用于探究战争的发展脉络与蕴含其中的因果关系。首先对作战仿真领域的因果追溯分析做了简要介绍,然后提出了一种基于离散事件仿真要素的因果追溯分析方法,这种方法可以分析军事仿真中的因果关系,并且有很高的通用性和良好的实用性。     

ESD EMP能量耦合线性化建模

针对利用非线性建模方法研究静电放电电磁脉冲(Electro Static Discharge Electro Magnetic Pulse,ESD EMP)能量耦合存在计算复杂、模型收敛性能较差的问题,基于ESD辐照实验提出了一种非线性系统线性化建模方法。该方法是将系统响应与激励间的非线性关系转化为线性关系后,利用带遗忘因子的递推最小二乘法进行线性回归来建立模型。首先利用3.5 k V ESD实验数据进行建模,然后应用3.5 kV、4.5 kV ESD实验数据进行模型验证,2种情况下的拟合度均达到94.303 3%。结果表明:线性化建模能有效降低建模难度,且模型精度较高,为ESD能量耦合研究提供了一种简便有效的建模方法。     

当心:汽修工具“变身”盗窃帮凶

前不久,湖北某部一位军嫂开车外出停车时,清楚记得已用车钥匙上的遥控功能锁好车。但当她办完事回到车上,却发现放在车上的手提包等物品不翼而飞,而车门没有被撬痕迹,车窗也完好无损。当地公安民警勘察现场后认定,这是一起典型的利用汽车解码器实施盗窃的案件。汽车解码器是专业的汽车维护、测试、检测工具,又称汽车故障诊断仪。通过它与汽车连接,可以读出故障系统中的电子     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

色噪声环境下MIMO雷达相干目标角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达相干目标角度估计问题,提出一种基于目标信息矢量重构的角度估计算法.算法对MIMO雷达的接收数据进行了低复杂度改进,通过计算四阶累积量,得到一组矢量并证明该矢量包含所有目标的角度信息,通过重构Toeplitz矩阵,结合MUSIC算法实现了色噪声环境下MIMO雷达相干目标的角度估计.算法保留了MIMO雷达的阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯白噪声和色噪声的能力,实现了相干目标的有效估计,更利于在实际中应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.