美国空军研究实验室组织管理与科研规划分析

美国空军研究实验室是一个在空中、太空和网络空间领域处于全球领先地位的科研机构,承担着美国空军国防高技术项目的规划、管理和实施工作,是美国空军保持技术优势的重要研究力量。本文剖析了美国空军实验室的使命任务、组织管理和科研规划,总结了实验室在人才培养和科研任务制定方面的经验和方法。     

VORONOI图的无人机航路快速初始规划

在分析VORONOI图的性质与威胁代价函数的基础上,针对航路的初始规划提出了一种先局部优化后进行全局优化的算法,从而避免在航路全局优化时陷入局部极小点的危险.通过对一个简单算例的分析,阐述了这种规划方法的合理性和快速性,给出了其对应的伪代码.它可对其他各种航路规划算法的边界条件进行初始预处理,快速确定初始可选航路集的解,缩短航路规划的时间;针对某阵地航路规划的仿真结果表明了该算法的有效性,初始的航路集有效地避开了威胁配置较密集的地方,同时尽量以较短的航路接近目标.     

多空域窗射击技术研究

未来空域窗射击体制相对集火射击体制,提高了对机动目标的拦截概率,能够对付有限机动目标,然而依然难以对付具有高度机动能力的目标,尤其是有人驾驶飞机,如果在射弹飞行时间内进行拐弯、爬升、俯冲等强机动.为了进一步提高对目标的拦截概率,提出了多空域窗射击体制,即在传统火控系统中增加目标实时态势估计模块,实时预测目标在射弹飞行时间内的可能机动模型,并根据预测结果进行多个未来空域窗射击.     

基于禁忌退火算法的巡航导弹航迹规划

针对巡航导弹航迹规划这个复杂的优化问题,一个禁忌退火混合优化算法被提出.首先,该算法是以基本模拟退火算法为基础.其次,为了加快该模拟退火算法的收敛速度,在恶化解的接受判断过程中,增加了一定动态的约束条件.最后,为了使最优解能够跳出局部最优的陷阱,使用了一个动态的禁忌表.仿真结果验证了该禁忌退火混合优化算法能够取得目标函数更优的航迹规划路径,从而有效提高巡航导弹的作战效能.     

基于数字地图的威胁空间建模与仿真

利用雷达地形遮蔽盲区进行低空突防对敌人地面目标进行攻击是航迹规划关键技术之一.在综合考虑作战区域地形、敌方防空力量等因素条件下,应用人工势场理论对威胁空间的威胁级别进行量化处理,建立了战区势场模型.通过仿真证明,该模型更加符合真实的战场环境,为战斗机任务规划特别是航迹规划提供了参考依据.     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略,并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述,分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型,提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法,并对抽象实例进行验证,结果表明,采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

一种地形分析结果的多层次表示及量化方法

为了适应作战仿真智能实体的分层次路径规划,提出了一种地形分析结果的多层次表示及量化方法。根据全局路径规划与局部路径规划的概念和数字高程模型的多尺度表示模型,建立了地形坡度分析和可视性分析结果的多层次表示方法和量化公式。结合坡度计算和可视性计算公式,运用该方法实现了一个具体数字高程模型的多层次量化,分析了方法的有效性和可行性。试验结果表明：该方法可以实现分析结果的多层次表示,满足分层路径规划对地形分析的要求。     

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。     

交互式多模型粒子滤波算法综述

指出了交互式多模型方法和粒子滤波结合时存在的主要问题,围绕该问题,重点对国内外关于交互式多模型粒子滤波算法的相关研究成果进行整理和归纳,给出了典型的交互式多模型粒子滤波算法,综述了目前交互式多模型粒子滤波的应用情况,并指出了几个有价值研究方向。     

一种新的CLEFIA多字节差分故障分析方法

阐述了CLEFIA分组密码算法及故障分析原理,根据在CLEFIA密码第r轮与第（r-2）轮注入多字节故障,提出了一种新改进的针对CLEFIA的多字节故障模型及分析方法,并通过软件仿真实验进行了验证。结果表明,CLEFIA算法的Feistel结构和差分S盒特性使其易遭受多字节故障攻击,而改进算法使得密钥的恢复效率大大提高。