装备指挥模拟想定生成与分发系统研究

装备指挥模拟想定生成与分发系统是装备指挥模拟系统的重要组成部分。装备指挥模拟想定具有两层含义:一是对装备指挥训练问题的描述与约束;二是依据装备指挥训练内容进行相应的模拟资源准备。介绍了想定生成目前研究现状;分析了装备指挥模拟想定的内容:想定条件、想定事件、想定数据;探讨了装备指挥模拟想定生成与分发系统在装备指挥模拟过程中的作用,划分了装备指挥模拟想定生成与分发系统的功能,提出了装备指挥模拟想定生成与分发系统框架。     

超前修正导引规律弹道仿真分析

为了提高红外被动寻的防空导弹命中目标的精度,建立了导弹超前修正导引规律的数学模型和仿真模型,并对模型进行分析,得出此规律能确实使导弹改变飞行姿态、实现导弹弹道前向偏移的结论。超前修正导引规律是对经典比例导引规律的修正和提升,更好地满足了红外被动寻的防空导弹的性能指标和命中精度要求。     

水雷气动不平衡式发射轴向受力优化分析

基于水雷气动不平衡式发射内弹道数学模型,建立了轴向受力和出管速度的泛函表达式,以基本可行解为基准,对可行解区间进行了仿真计算,通过将轴向受力和出管速度函数在基本可行解处一阶泰勒展开,并采用分段函数表示可行解各分量的变化律,从而将非线性问题转化为线性规划问题,运用单纯形法进行优化求解,得到了最优发射条件.     

某型鱼雷尾追式弹道设计与仿真

主要介绍了基于MATLAB/Simulink和Delphi两种途径的鱼雷尾追式弹道的设计与仿真方法.首先给出鱼雷导引系统的数学模型,然后介绍如何应用Simulink建立系统的仿真模型并进行仿真计算,并使用Delphi语言进行了仿真,最后给出相应的仿真结果和分析.Simulink的仿真方法克服了其他传统编程语言如Delphi仿真时繁杂、难度高、周期长的缺点,使动态系统的仿真变得容易、直观、迅捷.     

基于改进核极限学习机和集成学习理论的目标机动轨迹预测

为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型。构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生成强预测器,通过训练不断优化强预测的结构和参数,得到一种基于集成学习理论的目标机动轨迹预测模型;基于不同规模的样本,将所得预测模型与逆传播神经网络、支持向量机和极限学习机等模型进行对比分析。仿真结果表明:所提目标机动轨迹预测模型具有较好的预测精度和泛化能力。     

激光末制导炮弹过重力补偿比例导引律的分析

以相对运动方程组为基础,分析了导引律的运动学实质和过重力补偿的信号流图,进而分别对比例导引和基于过重力补偿为常值的过重力补偿比例导引下的弹道进行了对比仿真计算。结果表明,过重力补偿比例导引适用于攻击非机动和机动性不大的目标,落角增大,命中点附近视线偏转和控制过载变大,能够实现对目标的大落角攻顶效应。     

导弹最优制导律弹道仿真分析

根据导弹仿真数据,绘制可直观显示弹道特性的理想弹道曲线。给出了比例导引法的差分方程,建立了比例导引法的三维弹道仿真模型。在对比例导引法进行三维弹道仿真的基础上,分别对增量比例导引、基于二次型的最优制导律和考虑动态特性的二次型最优制导律进行了三维弹道仿真,绘制出了可直观显示弹道特性的理想弹道,计算了导弹与目标的遭遇时间,并对结果进行了比较分析。最后得出考虑弹体动态特性的二次型最优制导律具有最优性。     

滑动容错辨识算法在航迹数据处理中的应用

由于试验环境和被测目标运动特性的影响,航迹测量数据中会出现斑点型异值。对最小二乘多项式进行改进,引进自适应调节函数和滑动窗口概念,提出了滑动多项式容错辨识算法,详细描述了采用该方法进行异值辨识和修复的具体过程。仿真分析和实际飞行试验的数据处理表明:该方法对处理含有斑点型异值的测量数据具有良好的效果。     

主动雷达导引头低空多路径效应的数学仿真分析

采用闭环跟踪的方法,分析了不同条件下,多路径对导引头测角所带来的影响。得出了2种减小多路径影响的方法,一是通过导弹弹道的调整来抑制多路径效应;二是采用宽带高距离分辨体制导引头,从距离上区分真实目标和镜像目标。     

弹道跟踪数据处理中的几个计算问题

结合弹道跟踪数据建模和数据处理的实践 ,提出了几个有典型应用价值的测量数据模型 ,在应用这些数学模型解决实际问题时 ,涉及统计、优化、函数逼近等几方面的理论和计算问题。这些问题和模型的研究 ,对解决许多相关的实际问题有重要意义。