基于作战场景的箔条走廊信号衰减能力分析

面对箔条运动、多雷达威胁以及不同的攻击场景,箔条走廊的干扰效果往往呈现非均匀、动态的特性。构建了基于作战场景的箔条干扰走廊衰减能力分析模型,通过仿真,重点分析了箔条抛撒间隔、攻击速度、攻击滞后时间等对箔条走廊衰减能力的影响,并提出了箔条干扰走廊运用的一些建议。     

一种面向作战体系能力分析的分层模型构建方法

针对联合战役对抗中作战体系信息化主导、网络化交互以及结构动态演化、能力整体涌现的特点,提出了一种作战体系分层模型,从微观交互事件、中观作战活动组织到宏观任务效能3个层次对体系对抗过程进行描述,可以更有效地描述作战体系演化的动态特性,提取有明确军事意义的指标,支持体系复杂性机理的深入分析。给出了基于模型的作战体系能力分析方法,最后举例验证了模型的可行性和有效性。     

基于地磁测姿的误差建模及仿真分析

在某型制导弹药的弹道修正过程中,地磁信号是解算滚转姿态的重要信息。针对地磁传感器数据精度不足的问题,建立了系统的地磁误差模型。提出了利用BLMS算法处理实验过程大量的测量数据,并对转台振动及环境干扰形成的随机噪声进行滤波,利用参数补偿法对磁干扰进行处理。仿真结果表明,输出信号能够快速、完整地逼近真实地磁信号。该方法能够更加有效处理实验中的采集数据,提高数据处理的精度和收敛速度。     

多粒度直觉模糊三支决策及在目标识别中应用

针对直觉模糊三支决策模型在反映问题时存在不完全性以及统计特性单一的缺陷,将粒计算中多粒度空间描述问题的思想与直觉模糊三支决策模型的思想相结合,提出了多粒度直觉模糊三支决策模型。因不同粒空间呈现统计特性不同,给出具有一般性的乐观和悲观多粒度直觉模糊三支决策模型的定义。根据正域及负域不变的原则定义了多粒度直觉模糊三支决策模型的属性约简。基于Bayes最小风险理论对多粒度直觉模糊三支决策模型中的参数进行确定。将乐观多粒度直觉模糊三支决策模型应用于弹道导弹目标识别问题中。     

一种迷彩伪装效果评价指标权重分配算法

迷彩伪装效果评价的多指标权重分配多为平均分配或专家评判,难以客观、科学地评价伪装效果。提出了基于模糊聚类方法、结合信息熵和统计特征的多指标权重分配算法。该算法通过模糊聚类得到样本的分类结果,应用信息熵和统计理论计算各指标的权重分配。对以结构、纹理、颜色、二阶矩特征等为指标的迷彩伪装样本进行了权重分配实验,分析比较了专家评判法、熵权法和该算法确定的权重之间的差异,并通过实验验证了算法的有效性和科学性。     

某型机枪遥控武器站静动态特性仿真分析

为提高机枪遥控武器站机动性,研究机枪射击过程中架体的受力情况,针对武器站的模态特性及瞬态特性进行仿真分析,开展轻量化设计。在ANSYS软件中对武器站进行有限元建模,对结构进行模态分析、瞬态动力学分析,提取了机枪武器站的固有频率和固有振型,施加时变射击冲击载荷,得到了武器站结构的等值线云图等架体受力特性。根据振型数据特征进行结构优化。分析结果表明,模态特性分布有利,架体结构刚度在动态工况下仍有较大富裕。优化后的结构减轻质量,仍能满足载荷冲击的需求。     

某新型步兵班组城市作战效能评估

随着步兵班武器装备的更新换代,传统编配中被忽视的威胁预警能力,态势感知能力获得大幅提升,相应的其作战模式也将发生改变。基于城市进攻作战战场想定,参考美国X班组核心技术指标,利用层次分析-模糊综合评判法实现对某新型步兵班组城市作战效能评估,为未来战争中步兵班的作战编组、火力配备、战术运用提供更为科学有效的决策依据。     

基于DDPG的四旋翼无人机姿态控制

针对未知环境下四旋翼无人机姿态控制实现难、鲁棒性差等问题,提出了基于深度确定性策略(DDPG)算法的智能姿态控制方法。首先,基于欧拉-庞卡莱方程,利用计算机符号推导,建立四旋翼的动力学模型;其次,基于DDPG算法设计四旋翼的姿态控制器,并在奖励函数设计中引入姿态误差、姿态角速度误差和控制量惩罚项;最后,通过设置不同初始状态值、改变四旋翼结构参数和引入噪声等仿真试验,分析验证控制器的性能。仿真结果表明,该控制器能够引导四旋翼快速响应到期望姿态并保持稳定,同时展现出较好的泛化能力。     

基于MPC和ESO-DO的四旋翼轨迹跟踪控制

针对扰动作用和模型不确定性下四旋翼无人机精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种主动干扰抑制和模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)策略。模型预测控制器通过扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)和扰动观测器(Disturbance Observer, DO)来估计和补偿干扰,从而实现位置环精确控制。在存在外部干扰和参数不确定性的情况下,通过仿真实验,证明了所提出的方法提高了对建模误差和干扰的鲁棒性,同时实现了对参考轨迹的平滑跟踪。     

一种自适应变结构交互式多模型算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;在变结构交互式多模型算法基础上进一步设计了自适应变结构交互式多模型算法,该方法提高了模型子集和目标实际机动模式的匹配程度,从而提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,自适应变结构交互式多模型算法的跟踪效果优于其他方法。