基于离散化模型的雷达优化配置与部署方法

雷达优化配置与部署问题存在模型复杂的问题,很难对其进行优化.提出了一种基于网格的离散化模型.雷达配置与部署的方案、雷达网对防区的覆盖能力以及雷达布站的约束条件都分别通过网格和矩阵进行了定量描述,在此基础上,建立了雷达优化配置与部署问题的数学模型.这样就可以采用模拟退火算法对该问题优化.仿真实验证明了该方法的有效性和可行性.     

机载多传感器角度融合跟踪结构与算法

未来战机的作战环境要求机载多传感器数据融合系统在仅有角度测量信息情况下仍须具有稳定的目标跟踪能力.对机载多传感器的角度融合跟踪系统的结构和算法进行了研究,分别给出了两个传感器同步测量时的集中式状态估计算法和异步测量时不损信息量的混合式状态估计算法,即顺序滤波方法,并对相应算法进行了仿真验证.     

基于PCI总线的多路数据总线接口设计与实现

提出了一种主处理机可以直接控制的1553B总线接口模块的设计与实现方案,并简要介绍了其硬件结构、工作过程和软件开发.利用PCI协议芯片实现PCI局部总线与军用1553B总线的桥接,采用WDM技术编写驱动程序.所设计的总线接口模块符合MIL-STD-1553B总线标准,具有结构简单、成本低廉、操作方便等特点,可用于仿真,开发1553B总线产品.     

防空导弹对目标拦截的模糊二元对比排序

确定对空袭兵器的拦截次序是防空导弹火力分配的重要内容.定性分析和定量计算相结合,利用模糊数学中的模糊二元对比排序法确定防空导弹对多个目标拦截的优先次序,先对模型进行描述,给出模糊相似关系矩阵及相应的计算方法,再以4种空袭兵器为作战对象,运用模型进行计算,得出直观的目标拦截排序结果,变模糊的、复杂的问题为直观的结论.为指挥员科学分配防空火力,最大限度地发挥防空导弹的制空效能奠定基础.     

组合建模的航母战斗群威胁预警方法

根据航母战斗群的运动特性,提出用灰色模型与自回归时序组合建模方法构建其运动预测模型.依据此模型对双方火力控制区的变化进行预测,最后给出了航母战斗群威胁预警仿真系统的实现思路.解决了陆基常规导弹对抗航母战斗群的作战保障工程的部分问题,具有较强的军事应用价值.     

军队院校教育费保障效益评价模型研究

针对当前军队院校教育费保障效益缺乏科学评价的情况,文章构建了一个保障效益评价模型,评价准则从经费保障、学员质量、科研成果和资产效益四个方面综合考虑并建立了二级指标体系。借助这个模型可以实现对院校教育费保障效益的评估。     

既定方向军事投资区位评价模型

文章分析了军事投资与区域经济增长的关系,综合应用层次分析法和模糊评估原理,构建了军事投资项目区位指向模糊评价模型,对影响军事投资各因素进行定量分析,从而确定出既定方向军事投资可行性等级。     

任务空间概念模型VV&A研究

任务空间概念模型是现实世界军事知识的第一层抽象,是仿真系统开发的业务基础.所以任务空间概念模型的质量直接影响到仿真系统的质量,任务空间概念模型自身的VV&A是一个非常值得关注的问题.任务空间概念建模本质上看是军事领域的知识表示或者需求描述,定性描述占主要,定量成分非常少.因此,传统的通过分析输出数据的方法不能适应任务空间概念模型的特点.概要介绍了任务空间概念模型建模,并且提出了从专家法、静态校核机制、概念执行机制三个角度来考察模型质量的思路.     

RLPG电液定量伺服加注系统设计与仿真研究

为了实现RLPG的液体发射药自动加注,设计了其电液定量伺服加注系统。通过控制阀控定量缸中活塞位移实时调整无杆腔中发射药量,实际应用过程中,定量过程与复位过程、火炮发射过程无冲,可并行工作。针对电液伺服系统模型不确定性、非线性的特点,建立了其状态空间模型。为了改善滑模变结构控制的抖振现象,设计了该系统的模糊滑模变结构控制器。搭建了AMESim/Simulink联合仿真平台,在不同装药量下对系统进行仿真分析,结果表明,定量过程所需时间比RLPG发射时间与变装药活塞复位时间之和小得多,加注0.628 3 L液体发射药共需0.95 s;随着装药量增加,系统定量精度有所下降,但均保持在99.85%以上。     

基于空地协同的山地冰川连续探测系统

针对无人机、无人车在复杂环境下运行不稳定、协作性差的问题,提出一种可以在冰雪表面、地形起伏等山地冰川环境下运行的空地机器人冰川探测系统。首先,该系统中无人机可适应高原山地低压、大风环境,无人车可在低温环境、冰雪表面长时间行驶,相应的轻量级地形建模和预测框架可将冰川表面环境点云模型转换成数据量更小的模型,且不造成大幅精度损失。其次,所提系统不仅可通过对驾驶数据、车辆状态数据与地形数据之间的相关分析建立驾驶技能模型,并利用增量式学习方法使驾驶技能模型快速适应冰川环境和复杂地表结构,其基于无人机机动性、无人机能耗、水平距离约束和视距约束的空地协同策略还可以保证系统的通信稳定和平稳运行。验证实验表明,提出的驾驶技能学习方案可以保证无人车在驾驶建议下平稳通过冰川危险地带,提出的空地协同策略可以保持较低水平的跟踪误差与通讯延迟。