融合遗传蚁群算法的区域覆盖卫星星座优化算法

针对特定区域覆盖并密集重访的卫星星座优化设计问题,采用回归轨道和共星下点轨迹星座的设计方案,提出特定区域内重点地区权值排序覆盖并融合遗传蚁群算法优化求解卫星星座轨道参数的方法。分析区域覆盖星座的设计需求,建立回归轨道覆盖区域模型,利用遗传蚁群算法计算出最优轨道根数,使用共星下点轨迹星座求解算法求出所有星座参数。仿真实验结果表明优化设计的星座满足对于区域目标的覆盖时间和重访次数需求,并对重要地点按照权值排序进行了侧重性覆盖和重访,验证了算法的可行性。     

军用软件的测试与实践方法

首先分析了民用软件存在的问题,然后结合军用软件的特点,对影响军用软件可靠性的因素进行分析,最后提出提高军用软件质量的几种测试与实践方法.     

应用马尔科夫链的空中战役过程数学概念模型

空中战役过程的数学概念模型是对实际作战过程的抽象,是仿真建模的基础.在对空中战役过程物理特性分析基础上,根据典型化、模块化等手段对空中战役的典型作战过程进行处理,使其符合马尔科夫链的判别条件,将整个作战过程看作多个作战阶段组成的状态转移体系,建立用马尔科夫链描述的空中战役典型作战过程数学概念模型,探讨了作战阶段持续时间、状态转移概率的确定和其他影响因素,并对适合作战阶段数学模型的建模方法进行介绍.所得研究结果可以为仿真建模人员的仿真建模工作提供有益的指导.     

基于马尔可夫链的机动保障分队选址模型

建立机动保障分队是高技术条件下装备保障模式变革的需要。本文利用马尔可夫链的理论和方法,在考虑保障站点故障率、服务时间和距离的基础上对保障分队选址进行了研究,建立了选址模型并给出了解法。     

贝叶斯网络在军事作战中的应用现状及展望

介绍了贝叶斯网络的产生及其研究概况,详细阐述了国内外关于贝叶斯网络在军事作战领域的应用研究状况,特别是在战场态势威胁评估、装备损伤评估、目标毁伤效能评估、智能攻击决策、目标侦查与识别、飞行安全六个领域的研究成果。进一步论述了贝叶斯网络在军事应用研究方面存在的问题,指出了贝叶斯网络在军事应用领域中的研究热点、难点。对贝叶斯网络的军用前景做出了总结和展望。     

虚拟环境中坦克射击训练仿真系统

在作战仿真系统中,坦克是一种重要的武器仿真实体,其火力模拟常成为研究的重点.结合科研实践,采用计算机仿真技术和部分坦克实装相结合的方式,对坦克炮长在虚拟环境中的射击训练进行仿真,着重从系统设计原理、系统软件和硬件的设计与实现等方面进行系列研究.实践证明,单片机技术和汇编编程的组合运用,不仅使系统数据的采集和传输更加实时准确,而且大大提高了系统的效能比,取得较高的军事效益和经济效益.     

箱式屏蔽效能测试方法及影响因素分析

为测试强电磁场作用下材料的屏蔽效能,基于屏蔽材料的屏蔽原理,提出一种在GTEM室内置屏蔽箱测试材料屏蔽效能的新方法,构建实验平台,仿真分析屏蔽箱窗口尺寸及测试探头位置对测试结果的影响．实验结果表明：测试窗口大小和测试位置对测试材料的屏蔽效能有影响．其主要影响因素是屏蔽效能的测试频率下限,并确定了0．6m×0．6m窗口的测试频率下限为55MHz,0．3m×0．3m测试窗口的测试频率下限为250MHz．     

聚(丙烯酸-丙烯酰胺)高吸水剂的制备及应用性能的研究

用反相悬浮聚合法合成了丙烯酸-丙烯酰胺共聚物[P(AA-AM)]高吸水性树脂.讨论了其在蒸馏水及NaCl水溶液中的吸液性能,通过对滤液电导率的测定探讨了高吸水树脂吸盐水的机理.分别研究了在不同离子强度下NaCl、CuCl2、FeCl3和MgCl2、CaCl2、BaCl2以及KCl、KBr、KI水溶液中的吸液性能;以及在相同离子强度的不同盐溶液中的吸液性能.另外,研究了温度对树脂吸收性能的影响以及树脂的保液性能.结果表明,①随离子强度的增加吸液倍率显著下降;等离子强度下多价阳离子的存在使吸液倍率急剧减少;而同一主族阴离子的钾盐溶液中,当离子强度相等时,吸液倍率按阴离子半径从大到小的顺序依次降低,但差别很小.②高吸水性树脂中的非离子型单体的引入有利于提高树脂的抗盐性以及对不同种类盐的稳定性.在蒸馏水中,吸收倍率随温度升高而降低;但在质量分数3%的NaCl水溶液中,吸收倍率随温度的升高而升高.③合成的该高吸水性树脂具有很好的保液性能.     

三轴跟踪平台算法研究

为研究三轴跟踪平台的过顶问题,讨论了退化α型跟踪算法,提出了完全退化型算法和三步跟踪算法,并从理论上证明了所给出的算法可以解决过顶问题。对距离地球表面大约2000km星体,应用完全退化型算法进行计算机观测仿真,计算数据表明,运用完全退化型算法可以使三轴的转动角速度控制在0.56((°)s)以内。随后将三步跟踪算法应用到三轴自动跟踪平台试验,试验表明三步跟踪算法可以解决过顶跟踪问题。     

二值化联合变换相关器识别复杂背景目标时的阈值选取

讨论了利用二值化联合变换相关器对复杂背景目标进行相关识别的阈值选取问题。由于不同阈值对二值化联合变换相关器识别结果有很大的影响,阈值过高,会损失过多的联合变换功率谱中的有效成份,使相关峰减弱;阈值过低,会使联合功率谱中的噪声放大,相关峰可能被淹没在噪声之中。因而存在一个最佳阈值。实验表明,最佳阈值位于联合功率谱最大灰度值的40%～50%之间,在此阈值范围内,相关峰值较高,噪声也得到有效抑制。