有人/无人机协同作战关键技术

分析了无人作战飞机在各国的研究及使用情况,给出了有人/无人机协同作战指挥控制系统的结构,按照空间位置和主要完成任务的不同,将系统分为有人机、无人机两个平台,介绍了各平台的组成部分及相应的功能,归纳出协同作战所需要解决的关键技术:交互控制技术、协同态势感知、协同目标分配、协同航路规划技术、毁伤效能评估技术及智能决策技术,并且给出了一个在典型作战任务想定下的作战及信息处理流程.最后对无人作战飞机未来的发展方向进行了展望.     

某型飞机起落架收放机构性能仿真

为了验证某型飞机起落架收放机构采用理论计算值的收放性能,建立了该型飞机起落架收放机构的数学模型,采用起落架三维模型和收放作动筒、下落加速器的一维模型进行联合仿真。结果表明:采用理论计算值能够实现起落架在有限时间里的收放任务,各部件在收放运动中无干涉。此外,利用该联合仿真模型研究了收放作动筒、下落加速器结构参数对起落架收放性能的影响,指出收放作动筒活塞截面积和下落加速器活塞杆腔截面积可作为优化设计的优先选取参数,为该型飞机起落架收放机构性能的进一步优化提供参考。     

逐步增加Ⅱ型截尾样本下k/N(G)系统可靠性指标的置信区间

在逐步增加Ⅰ型截尾样本下,研究k/N(G)系统可靠性指标的区间估计问题。假设部件寿命服从指数分布,利用极大似然法和Bayes方法,首先给出了部件失效率的Bayes近似置信区间,其次推导出了系统可靠度和平均寿命的Bayes近似置信区间的计算公式。最后给出随机模拟例子,并对置信区间的精度进行了讨论。     

分布式约束优化问题及其求解算法

分布式约束优化问题(DCOP)能够对多智能体系统(MAS)中的各种分布式推理任务进行建模,广泛应用于分布式规划、调度、资源分配等问题中。首先从DCOP的概念出发,引入一个典型的DCOP实例,在此基础上对DCOP问题求解的两类主流算法进行了详细介绍和比较分析。针对DCOP对现实问题建模中出现的部分集中式、硬约束、开放式、隐私和anytime等5个方面的问题进行了阐述,并介绍了相应的扩展算法。在动态实时问题,自稳定性与误差容错以及在物理分布式环境下仿真等问题仍需进一步研究。     

潜艇对声纳浮标阵定位及规避策略

航空反潜战中,潜艇处于不利地位,如何提高潜艇对抗反潜机的作战能力,是亟待解决的问题。分析了潜艇通过拖曳综合浮标和电子支援措施Electronic Support Measure(ESM)设备对声纳浮标阵进行估计定位的单站双址交叉测向和基于方位角变化率的方法,以及潜艇方位角、角速率和航速对定位误差的影响。建立了潜艇对声纳浮标位置估计模型,提出了潜艇突破声纳浮标阵封锁应采用的规避策略。结果表明,潜艇可以对声纳浮标进行定位,为潜艇规避声纳浮标阵提供参考。     

GM(1,1)和SVR的雷达电子部件状态趋势预测模型

为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型。采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度。在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果。实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力。     

基于SRUKF的异类信源多模型跟踪算法

针对多传感器系统中基于冗余和互补信息的机动目标跟踪,以及传感器探测任务平稳交接问题,提出基于SRUKFIMM多信源综合滤波算法进行目标状态估计,提高了目标状态估计精度;并依据当前最新相关量测与滤波预测值的偏差等信息,进行自适应航迹升/降维控制。仿真结果表明:滤波输出稳定平滑、精度高,可有效降低部分信源采样缺失对目标跟踪稳定性的影响,具有较强的鲁棒性能。     

舰艇编队对潜水声警戒主/被动探测转换区的决策指挥

从大型舰艇编队反潜战术及水声装备作战使用的角度出发,提出了水声警戒主/被动转换区的概念,分析了各种影响因素及其相互关系,研究了水声警戒主/被动转换区的计算方法,建立了转换区的数学模型,得出了多潜艇突防编队警戒幕的概率和水面舰艇编队的对潜警戒探测能力,提出了水声警戒主/被动转换区决策与指挥的方法。     

网络化防空导弹体系拦截联盟形成问题

拦截联盟形成是网络化防空导弹体系(NADMS)中的新问题,旨在确定目标、火力节点以及制导节点三者之间的最优匹配关系,使得NADMS整体作战效能最大。结合NADMS的分布式无中心节点体系结构,剖析了拦截联盟形成问题的本质,形式化定义了体系中出现的新型一体化作战能力;分别从运筹学与整数规划、组合优化以及经济学博弈问题角度对拦截联盟形成问题进行形式化描述,并深入探讨了集中式和分布式的拦截联盟形成方法。     

基于小波包分解和样本熵的电磁干扰分析方法

为了定量分析不同状态下电磁环境的变化,并有效提取电磁环境变化的干扰特征,提出了基于小波包分解和样本熵的电磁干扰分析方法.首先,时电磁环境的样本信号进行小波包分解,然后分别计算分解后备频带信号的能量谱系数和样本熵,通过能量谱系数和样本熵这两个指标的对比,综合判断电磁环境是否发生变化.仿真分析表明:样本熵可以弥补能量谱系数...