Amari-Hopfield神经网络技术在目标运动要素解算中的应用

针对潜艇目标运动要素解算过程中经常出现的非正常误差及其无规律性,采用Amari-Hopfield神经网络思想,通过对残差的学习和训练来抑制非正常误差的影响,达到提高目标运动参数估计精度的目的。海试数据计算表明,该方法对海试量测数据中非正常误差量测点能有效地辨识并抑制,从而改进目标运动要素解算的效果。     

舰艇姿态对雷达测量误差的影响分析

为了研究舰艇姿态对雷达测量误差的影响,分析了雷达测量过程中引入舰艇姿态误差的机理.。采用对误差传递过程进行建模的方法,建立了包含舰艇姿态因素的雷达测量误差模型。通过该模型分析了舰艇姿态角误差对雷达测量目标距离、方位角和高低角误差的不同影响,得出雷达测距误差不受姿态角误差影响,方位角误差与艏向角误差呈线性关系,高低角误差受纵摇角与横摇角误差影响,并随目标方位按正弦规律变化的结论。计算机仿真结果验证了结论的正确性。     

静止观测站下机动目标的推广卡尔曼角度跟踪算法

采用"当前"统计模型,提出了静止观测站下机动目标的推广卡尔曼角度跟踪算法,实现了对目标的角度跟踪和预测,并对此算法进行了Monte-Carlo计算机仿真.通过分析目标角度的误差均值与误差均方值,表明此算法有较好的角度跟踪与预测能力.     

舰船作战系统一体化建模仿真环境研究

分析了舰船作战系统仿真的现状和一体化建模仿真环境的特点,讨论了一体化建模仿真环境应具备的功能：模型管理、模型验证、仿真管理、仿真生成、数据管理、数据分析、文档生成、资源共享和协同管理,给出了一体化建模仿真环境的体系结构、运行模式和工作流程,最后提出了仿真应用程序代码自动生成技术的解决方案。     

直升机超视距主动引导定位误差分析

针对用直升机引导超视距导弹攻击目标的需求,对直升机超视距引导定位的误差来源进行探讨,利用微分原理求解三角形误差的方法,建立惯导大地法、航姿大地法、双向定位法三种不同引导定位方法的误差求解模型。利用误差来源数据进行编程解算模型,最后得出定位误差分析结论,为舰载反舰导弹精确超视距攻击提供有益的参考。     

伪码调相连续波引信及其抗侦察性能分析

分析了伪随机码信号的特征,介绍了伪码调相连续波引信的工作原理,在此基础上,分析了此体制下引信的抗侦察性能。根据Neyman-Pearson准则,推导出伪码调相引信的信号发现概率。最后利用窗口函数原理,建立了引信的参数截获概率模型,推导出它们的参数截获概率,从而证明了此体制下引信抗侦察性能的优越性。     

分段相关累加算法提取直扩信号伪码周期

针对低信噪比直接序列扩频(DS/SS)信号伪码周期难以检测的问题,特别是加信码的直扩信号,提出了一种新的分段相关模值累加检测方法和相应的快速算法。计算机仿真表明,在信号带宽内信噪比为-12 dB时,能够快速有效地检测直扩信号的伪码周期。     

基于改进卡尔曼滤波方法的机动目标跟踪研究

针对在机动目标跟踪中当目标作高度机动飞行时卡尔曼滤波可能会出现严重发散的情况,提出利用BP神经网络校正其滤波结果,并将遗传算法应用于BP网络的训练过程,以解决BP网络训练速度慢的缺陷,提高算法的实时性。仿真表明该方法是可行的、有效的。     

复合制导防空导弹中末制导交班问题研究

根据防空导弹武器系统发展趋势,分析了中末制导交班问题的来源和研究的必要性,然后分析了影响中末制导交班的主要误差源,并计算了方位和俯仰平面导引头指向误差,讨论了不同条件下的交班问题。     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。