舰炮零位检测方法与实现

提出了白天或夜间利用远方可见固定目标(距离大于3 km)检测舰炮零位,来取代在夜间利用星体检测舰炮零位的传统方法,给出了检测数学模型,并对检测误差进行了分析.该检测方法在通用型舰炮零位检测仪中得到了具体应用与实现.试验证明:该检测仪能适用于各种口径舰炮,检测精度达到0 1 mrad.     

基于相对轨道根数的几种大椭圆轨道编队构形

大椭圆轨道航天器在较长轨道周期内运行于远地点上空,可以实现高纬度地区长时间的通信和预警,具有重要的军事应用价值.大椭圆轨道编队飞行可实现空间磁场探测、信息干扰等特殊空间任务.有必要研究大椭圆轨道的多航天器协同运动理论.完善了以相对轨道根数为变量的大椭圆编队相对运动模型,分析了模型的误差.推导并证明了几种特殊的伴随星相对运动轨迹:直线、圆、椭圆,给出了两颗以及三颗卫星形成特殊编队构形的条件.仿真结果表明,在二体条件下,对近距离大椭圆轨道航天器的相对运动,编队具有较高的精度.论文研究结论可为大椭圆轨道航天器编队构形初步设计提供理论指导.     

基于最小隶属度偏差的作战通道模糊优选

作战通道的优选对于充分发挥武器装备的效能,提高水面舰艇的作战能力具有十分重要的意义.通过分析作战通道效能评估的指标因素,确定指标相对优属度,应用最小隶属度偏差法,建立了作战通道的模糊优选模型,求解后得出了在该原则下的通道评估结论,为作战通道的优选提供了一种比较科学的定量分析方法.最后通过实例仿真计算得出了多条作战通道的优劣排序,为海战指挥员的科学决策提供参考.     

稳态法测量热系数的计算方法改进研究

不良导体热系数测量普遍采用的是稳态法,但表面散热率的间接测量和样品侧面散热与漏热给测量带来一定误差,使得热系数实际测量值略微偏大。介绍了新的实验装置和实验数值计算方法,并且分析研究了样品边缘（侧面）热损失的物理模型,提出了新的数学模型和数据处理方法,纠正了这些偏差,与实验吻合较好。     

目标位置不确定性的图形描述

目标的观测和状态估计涉及目标的各种运动和属性数据,其中位置不确定性是最重要的性能指标.借鉴测绘学科中衡量点元位置不确定性的方法,分别用椭圆和椭球来表示二维目标和三维目标的位置误差散布的不确定性区域.从位置误差的协方差矩阵导出1-σ误差椭圆(球)参数,再由椭圆(球)的概率分布导出相应的95%圆(球)概率误差的半径.位置不确定性的图形描述为评价位置观测数据的质量提供了可视化的方法.     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

基于相对密度的增量式聚类算法

基于聚类的相对性原则:簇内对象具有较高的相似度,而簇间对象则相反,提出一种基于相对密度的增量式聚类算法,它继承了基于绝对密度聚类算法的抗噪声能力强、能发现任意形状簇等优点[1],并有效解决了聚类结果对参数设置过于敏感、参数值难以确定以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。同时,通过定义新增对象的影响集和种子集能够有效支持增量式聚类。     

战车火控系统目标角速度测量误差分析

目标角速度测量误差是严重影响解命中问题解算结果的重要的输入误差。通过目标角速度测量误差的理论分析,证明目标角速度测量技术方案的不合理,是形成角速度粗大测量误差的主要原因。火控系统向目标自动跟踪式方向的发展及非线性滤波器在目标信息处理中的应用,是提高目标运动状态估计精度的重要技术途径。     

基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。     

基于目标估计协方差控制的传感器资源管理算法

提出了一种基于目标估计协方差控制的传感器管理算法。该算法针对目标对运动状态估计精度的要求,设定相应的误差协方差水平,通过选择达到该水平的最小传感器组合,以实现对传感器的有效管理。仿真的结果表明该算法在维持目标估计协方差达到一定水平的情况下对传感器资源选择有良好的性能。