舰炮拦截靶弹试验的安全性分析

为充分考核末端反导舰炮武器系统的反导能力,结合末端反导舰炮武器系统拦截靶弹需求对威胁概率进行了分析,提出了相关计算模型,并给出了相应的计算结果。其思路及算法不仅直接适用于末端反导舰炮拦截靶弹的安全分析,对其它武器装备试验及训练的安全分析也具有一定的参考价值。     

基于选择点的预定目标选择方法原理及性能

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。     

无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法

无线传感器网络中,目标跟踪往往通过节点之间的协作完成。在无迹变换卡尔曼滤波基础上,提出一种多传感器动态自适应调度算法进行目标跟踪。该方法根据预测跟踪精度来确定采样间隔,然后基于特定的检测概率,为下一时刻选择一组传感器,形成一个临时工作组,并指定某一个传感器作为中心节点进行数据融合。仿真结果证明了该算法能有效提高跟踪精度和可靠性。     

基于EMD和二叉树支持向量机的调制识别算法

针对数字调制模式识别问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二叉树支持向量机的识别算法。该算法通过对数字信号进行经验模式分解,利用分解得到的本征模式函数构造分类特征,再运用二叉树支持向量机作为分类器实现了6种信号的分类。仿真结果表明,该算法具有很好的识别性能。     

基于主成分分析和神经网络的目标识别

采用主成分分析法将多项识别属性进行综合聚集,减少关联属性对识别的干扰,达到属性约简的目的。利用神经网络进行目标识别,通过优化训练策略,可以提高网络的收敛速度和泛化能力。主成分分析法与神经网络结合既能高效识别已知样本,又能对未知样本具有很强的自学与适应能力,从而有效地对海战场目标进行识别。通过对比仿真,证明了算法的有效性。     

某型滑翔增程靶弹方案弹道设计

针对某滑翔增程靶弹的无动力特性,综合各方面因素,提出一种具有近似平飞段的方案弹道。选择相关参数,设计了一种具有近似平飞段的高度变化律,提出了改进的攻角表达式,得到无动力靶弹三自由度铅垂平面的运动模型。数字仿真证明,这种方法合理可行,满足了靶弹各项战技指标,实现靶弹的近似平飞,方案弹道能较好地追踪给定高度变化,具有较高的工程应用价值。     

试论实践体育教学“健康第一”的目标途径

本文采用文献资料法、归纳法,对体育教育与健康教育的关系及实践体育教学"健康第一"指导思想的目标途径进行分析研究,以促进体育教学健康有效开展,更好地适应新世纪人才培养的需要。     

雷达空间目标识别技术综述

随着人类航天活动的增加,对于卫星和碎片等空间目标进行监视变得非常重要。为了实现空间监视任务,对空间目标进行识别是非常必要的。对空间目标的轨道特性与动力学特性进行了介绍,对雷达空间目标识别技术的研究现状和发展趋势进行了详细的综述。     

一阶超对策模型中结局偏好认知信息集结的模式识别法

针对一类一阶n人超对策模型,提出了一种结局偏好认知信息的集结方法.首先通过对单一局中人中不同专家给出的对其他局中人结局偏好信息的不同认知进行关联分析,确定出专家的权重评价值,进而运用模糊模式识别原理,通过建立一个非线性规划模型,给出了一种新的超对策结局偏好认知信息的集结方法.最后,用一个数值例子对文中所提方法进行了说明.     

时频分析在战场侦察多目标识别中的应用

在通过仿真研究多目标信号特征基础上,分析了时域、频域在处理战场侦察多目标识别时的不足,提出一种基于时频分析的信号特征的多目标识别方法。本方法充分利用了探测信号的信息,提高了战场环境下多种目标的识别率。