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271.
针对当前部队车辆装备保障分队单兵训练质量评价中所存在的问题和不足,综合运用集对分析一四元联系数理论、马尔可夫链模型和熵权双基点法,尝试提出一种新的评价分析方法——SHE组合评价分析法,排除单兵原有基础差异对年度训练考核成绩的影响,考虑评价对象之间的情感因素和分队训练条件对单兵训练质量的影响,从而使评价显得更加客观、公正和公平.最后,结合算例,分析说明了此方法的具体应用.  相似文献   
272.
分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法.在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析.仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法.  相似文献   
273.
针对无人地面车辆经典轨迹跟踪控制方法的不足,提出了一种基于无人地面车辆运动学模型的轨迹跟踪控制算法。在算法中引入了位姿的纵坐标误差,以加快跟踪的逼近速度,并利用人工驾驶的思想,采用了一种位一姿交替控制的方法,使路径跟踪既准确又快速。仿真结果表明:该方法是有效的,且可使无人地面车具有更好的跟踪性能。  相似文献   
274.
探针针尖曲率半径是影响原子力显微镜分析与观测精度的关键要素之一,微小光学零件采用的精密测量技术不适于分析非透明探针针尖曲率半径。以高分辨率扫描电子显微镜图像为分析对象,采用灰质化、滤波降噪等图像预处理和Canny边缘检测技术获取针尖轮廓,对轮廓坐标采样后利用非线性高阶多项式函数拟合轮廓曲线,根据扫描电镜图像的度量标尺换算得到针尖实际曲率半径。结果表明:该方法对AFM探针针尖曲率半径的测量偏差不超过15%,具有较高测试精度和广泛应用前景。  相似文献   
275.
针对传统方法难以实现室内环境下GPS信号的捕获以及传统弱信号捕获算法的一系列弊端,介绍了一种新的捕获算法。由于数据段通过“先累加后相关”的方式进行相干积分可以减少运算量,以此方法改进的半位捕获法进行数据段选择可以避免导航数据位翻转,并且改进后的差分相干积分能够减小非相干积分造成的“平方损失”和改善信噪比,融合上述优点,提出了一种新的算法,为高灵敏度GPS软件接收机的实现提供了保证。仿真结果表明,此算法极大的提高了接收机的捕获性能,并且能够快速捕获到载噪比低至25dB/Hz的微弱信号。  相似文献   
276.
针对现代海战中突袭目标的特点,给出了舰载预警直升机在编队对空预警中的作战使用原则,在分析舰载预警直升机空间几何关系的基础之上建立了巡逻线长度模型,通过仿真计算了模型中各个参数对巡逻线长度的影响。为舰艇编队预警探测以及指挥决策提供了较好的依据。  相似文献   
277.
反舰导弹末制导雷达的目标选择方法主要采用"先入为主"和"录取对比"方法。从影响目标选择的误差因素出发,对这两种目标选择方法的原理进行了分析研究。研究表明:这两种方法都是基于选择点的预定目标选择方法;且由于受自控终点散布误差和目标机动误差的影响,基于选择点的预定目标选择方法不适应超视距应用。蒙特卡罗仿真表明,预定目标上释放冲淡干扰时,基于选择点的预定目标选择方法已基本不具备预定目标选择能力,超视距情况下正确选择预定目标的概率低于0.2。  相似文献   
278.
联合作战概念的出现和无人机多任务使命的实际运用,使得无人机联合作战成为世界各国研究发展的重点。基于协同作战和联合作战的内在联系及国内多无人机协同作战有关理论上的研究情况,分析了无人机协同试飞试验的条件和主要特点,总结归纳了无人机协同试飞试验的主要内容,提出了无人机编队的设计依据和关键问题,介绍了集中式、集散式、分布式控制的基本概念,论述了3种控制模式下的无人机协同试飞试验的实现方法和各控制模式之间的关系。  相似文献   
279.
提出了一种基于反馈控制的多机器人的编队控制方法,能够使主从机器人在相对运动时保持期望的角度和距离,并且形成稳定的编队结构。然后运用数学图论将单一主从式编队控制扩展到多机器人的编队控制,能够更加简易的实现编队控制和几何形状的变换,最后通过仿真验证了该方法的有效性。  相似文献   
280.
研究联合编队的作战行动方案问题,首先需要建立合理的任务模型。在基本作战样式基础上,针对联合编队任务特点,设计了一种联合编队作战行动方案的建模方法。该模型包含对海攻击和对空防御等5种基本作战样式,结合规划和调度两方面的特点,提供了资源和系统状态的描述机制。实例证明建模方案不仅具有可行性,而且丰富了作战行动方案的建模理论,对联合编队作战系统的研究、决策和建设具有一定的参考价值。  相似文献   
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