时域超宽带紧缩场雷达目标特性测量系统研究与开发

介绍时域超宽带雷达目标特性测量系统的工作原理及测量软件的开发过程。首次将数字取样示波器应用于紧缩场,研究测量原理,给出系统结构及测量流程图,开发超宽带紧缩场暗室雷达目标特性测量系统,包括雷达散射截面测量、极化散射矩阵测量和微波成像等模块。最后给出该系统测量获得的部分数据。     

截击机作战起飞规划分析

根据截击机在优化的目标分配形式下拦截效果的概率模型,导出了截击机在拦截多攻击机机群时的最优目标分配形式,研究了机场飞机起飞架数与机场战术、技术参数、机场飞机的战术、技术参数以及与攻击机的进攻态势之间的关系,确定了多机场飞机对多攻击机机群进行最优目标分配时所应满足的量化关系,给出的模型可对作战决策过程提供理论依据     

地面战场多目标声探测识别系统的研究

讨论了声探测识别的原理,介绍了战场多目标声探测识别系统的构成及工作原理,对于系统构成的技术关键及解决途径进行了论述。     

车辆碰撞检测的仿真

为了提高车辆驾驶仿真的可信性,本文采用物体外部轮廓近似投影法,建立了车辆碰撞检测的一种简化数学模型,并进行了仿真验证。结果表明本模型具有简单和计算快捷的特点,能满足车辆碰撞检测的仿真要求。该模型已得到实际应用。     

杂波环境下机动目标跟踪的分布式估计算法

本文考虑了杂波环境下机动目标的多雷达跟踪问题，提出了一种分布式联合估计算法。子站独立于总站，并单独跟踪，把当地估计结果周期地传送给总站，由总站进行合并，得出基于所有子站量测的全局估计。数字仿真表明，分布式联合、估计算法在各种性能指标上都优于单站跟踪算法。     

军事电子信息处理中的人工神经网络技术

本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求，然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况，力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图，通过基于边素（边过程）的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换，利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位，具有较高的精度     

中型坦克对斜方向运动目标射击的误差分析

本文通过装有××型简易火控系统的中型坦克,利用短停射击的方法,对斜方向(航路为45°)运动目标射击进行了误差分析和命中概率的计算,从射击的角度说明了新装备火力性能的先进性,进而提出在新的军事战略方针和新装备条件下,发展射击教范和改进训练方法的几点看法.     

液体火箭发动机基于模型的故障检测算法

针对泵压式供应系统液体火箭发动机的故障监控问题,建立了用于发动机故障检测的非线性动态数学模型,设计并实现了发动机系统的广义卡尔曼滤波器。利用新息序列的统计特性,进行了发动机故障新息检测算法的仿真研究,讨论了降低滤波器计算费用的方法以及置信度、自由度对检测算法性能的影响。本文的工作为进一步研究发动机故障在线实时检测算法奠定了重要基础。     

卫星及其诱饵的表面瞬态温度场

文中给出了计算空间目标和诱饵表面温度场的方法,比较了目标和诱饵表面温度特性的差异,指出了这些差异对点目标自动识别的重要意义。