推进军民结合 实现产业升级的火车头

“以重大项目为牵引,推动军民结合型产业发展”的工作方针,是当前江西国防科技工业在学习实践科学发展观进程中的新思路和重头戏。     

激光告警系统的发展现状与问题

从激光技术在激光制导武器上的广泛应用出发,结合日趋严重的激光威胁,对目前世界各国装备和在研制的主要激光告警系统进行了综述.从光谱识别型、相干识别型和散射探测型3种激光告警系统出发,阐述了各类激光告警系统的现状、关键技术、典型应用,结合近年来的实战与各国的研制情况,对新世纪激光告警系统的研究与发展,提出了新的问题和要求.     

一种修正ESPRIT信号DOA估计算法

分析了典型DOA估计算法的优缺点,针对信噪比较小的情况下对CESPRIT做出了一些修正,将接收数据共轭重排再利用,构造矩阵修正的ESPRIT算法,称之为MCESPRIT算法.理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT以及其他2种修正算法MESPRIT算法及CESPRIT算法相比,在信噪比较小及快拍次数有限时,能够改善信号DOA估计的性能.     

美军谋求“常规型即时全球打击能力”

迄今,美俄问围绕缔结削减战略性进攻武器的谈判已经举行多轮,却迟迟未能取得实质性进展。令俄方所忌惮的除美国构建和部署导弹防御系统外,美军正在积极发展的“常规性即时全球打击能力”,也被俄方认为将对维持两国之间的战略平衡造成威胁。     

外弹道数据融合实时算法研究

信息融合技术可以大大减轻指挥决策的工作量,增加信息置信度,减少模糊性,改善系统可靠性.针对靶场实时测控数据处理中急待解决的成片野值干扰等难题,在实时环境中采用数据融合处理方法,讨论了外弹道数据融合实时算法所面临的关键技术,并通过分析与论证得出可行性结论.结论对进一步的系统设计与软件实现具有指导意义.     

对军事学研究生教育转型的思考

军事学研究生教育改革要调整发展战略重心,把培养"应用型"人才作为研究生教育发展的重点。文章提出,军事学研究生教育由培养"学术型"人才为主向培养"应用型"人才为主转变,应科学制定军事学研究生培养目标、改革教学制度、加强导师队伍建设、实施开放式办学。     

基于抗差Kalman滤波的航空发动机测试数据预处理技术

针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。     

一种基于BLUE的弹道目标跟踪滤波器

弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。     

RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用

基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇(折角线长度与最大折角线宽度比在4~5.5,面积负荷系数在5.5~7,重心纵向相对位置在3%~9%,艉部艇底斜升角在5°~25°之间变化)阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。     

基于调制FFT有限域搜索的MUSIC频率估计算法

为满足跳频频率测量中频率估计高精度及实时性的要求,提出了一种将调制FFT和MUSIC算法相结合的频率算法:首先利用调制FFT对谐波频率进行预估计,确定感兴趣的频域区间;然后利用MUSIC算法在锁定区间内估计伪谱谱峰的位置,实现频率的精确估计。该算法可得到较高的频率分辨率,并减少了MUSIC算法的谱峰搜索范围。仿真试验表明:该算法的频率分辨率高,且实时性能满足频率测量需求。