基于改进小波阈值的MEMS陀螺去噪方法

MEMS陀螺由于结构不完善而存在较大的随机误差,为了推进MEMS陀螺的实用化水平、提高测量精度,首先对MEMS陀螺进行了Allan方差分析,得到了MEMS陀螺随机误差的主要成分;然后通过分析软阈值函数和硬阈值函数在直线上的降噪结果,得到了两种阈值函数的缺陷,为了解决软阈值和硬阈值函数的问题,推导了改进的小波阈值函数。通过对比各种阈值函数和阈值量化准则的降噪效果,确定了最终的降噪方案,将此方案应用在陀螺的动静态输出中,使陀螺输出数据的稳定性提高了一个数量级,数据的平均值也更加接近真实值。     

基于虚拟人机环境的某指控舱CATIA人机分析

针对因人机工程模块中缺乏中国大陆成年人数字模型而导致CATIA软件在座舱性化设计适用性差的现象,以GJB4856-2003和指控舱结构设计参数需求为依据,建立了中国大陆成年男子P5、P95人体数字模型和指控舱三维模型,通过人体模型对指控舱的虚拟操作,分别评价了驾驶舱的视野域、操作域和舒适度等方面布局工效,得到了各工效布局评价的结果,并提出了改进建议。     

某飞行仿真系统虚拟教员软件研究

针对训练基地飞行模拟改装训练的特点和需求,提出了一种智能评分和虚拟教员实时提示方法。根据训练大纲建立模拟飞行课目专家库,建立分阶段优化评估模型,对不同阶段的关键评价指标进行综合评分,同时依据专家库和模拟飞行参数实时对飞行学员的操作提出虚拟建议,以文字和声音的方式发送给飞行员,最后给出评分结果。虚拟教员能对模拟训练进行实时干预、指导,方便学员进行自主训练,受到训练基地飞行员尤其是新训改装飞行员的广泛欢迎。     

基于AHP的射手综合素质的三级模糊综合评判

针对装甲机械化部队射手素质评价存在的评价内容不全、指标选取不合理等诸多问题,提出了一种基于层次分析法(AHP)和模糊评价法的射手综合素质的三级模糊综合评判模型。首先,在对射手综合素质深刻剖析的基础上,建立了射手综合素质评价指标体系,并运用层次分析法确定了各指标权重;然后,运用模糊综合评价法构建了射手综合素质的三级模糊综合评判模型;最后,通过实例验证了该模型的科学性与实用性。     

基于信息-决策影响因素的兰彻斯特作战模型?

为有效评估信息因素和决策因素对现代作战进程的影响,改进了传统的兰彻斯特方程作战模型,通过引入信息获取能力指数和筹划决策能力指数,建立了基于信息-决策影响因素的兰彻斯特作战模型,并分3种假设情况进行了仿真。仿真结果表明,该作战模型一定程度上反映了信息因素和决策因素对作战的影响,体现了现代作战的基本致胜机理。     

基于能力的指挥信息系统体系需求分析过程?

借鉴了联合能力集成与分析系统的活动流程,根据指挥信息系统体系需求的特点,建立了基于能力的指挥信息系统体系需求分析的过程模型,围绕能力需求的获取、定义、分析与实现划分为4个子过程：背景分析、能力领域分析、能力需求分析、能力需求方案分析,并给出了4个阶段的基本活动和逻辑关系,为指挥信息系统体系需求的分析提供了规范的过程和活动指导。     

释放点排布方式对水雾红外遮蔽性能的影响

水雾作为一种优良的红外伪装措施,受到了越来越多的关注。水雾遮蔽性能的仿真研究也成为了关注的焦点,但是始终没有一种有效的仿真途径来探讨水雾释放点排布产生的影响。针对这一问题,基于高斯扩散理论与Mie散射理论,提出了一种空间划分的建模方案,解决了这一问题,并根据仿真结果,简单分析了相同条件下不同释放点排布方式对其红外辐射遮蔽性能的影响。所得结论对制定有效的红外对抗策略有一定的参考价值。     

滚动球变换支持下的TIN-DDM地形特征线自动提取方法

针对传统规则格网数字高程模型地形特征线提取方法中存在阈值难以定量调控、连接方式无法自适应调整以及地形特征线类型不完整的问题,将滚动球变换模型应用于不规则三角网数字水深模型(triangulated irregular network digital depth model,TIN-DDM)地形特征线的自动提取,在构建临界滚动球半径关联的地形特征点定量识别判定准则基础上,引入地形形态边界点概念,采用逆向工程的建模思路,建立了以剖分单元为基础的地形特征线自动提取模型,结合地形类型判定准则的多尺度表达特性及顾及水深数值的地形特征优化模型,提出了可多尺度表达且类型完整的地形特征线自动提取方法。试验结果表明:相比于经典地表流水模拟方法,该方法可实现完整、连续且细分的TIN-DDM地形特征线自动提取及多尺度表达,且提取的地形特征线具有更高的地形重构精度。     

相干累加与AR滤波相结合的舰船轴频电场信号处理方法

针对采用电场传感器阵列测量舰船电场的应用场景,为提升目标轴频电场的信噪比,提出一种相干累加结合自回归(autoregressive, AR)模型滤波的方法对阵列电场信号进行处理。对测量得到的阵列电场信号进行时延补偿后累加,同时对环境电场信号进行AR建模,并利用AR模型参数构造滤波器,以对累加后的信号实施滤波处理。为验证所提方法在低信噪比条件下的有效性,对实测阵列式电场信号进行处理,结果表明,所提方法能够在信噪比为-25.39 dB的条件下有效压制噪声频谱,保留轴频线谱,处理后信噪比提高约21.92 dB。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。