应用内弹道势平衡理论对单一曲线数据的处理方法研究

本文利用弹后空间一维均相流假设推导了弹道参数λ_ε,λ,λ_ε的理论表达式。同时对三个参数的相关量进行了研究,得出了与ε相关的关系。利用多通道数据解决了λ-ε的变化规律。文中给出一套完整的膛内火药燃烧规律的处理方法,并对实例进行了计算。     

雷达业务与技术勤务管理系统(RDMS)

智能化和工具化是RDMS的主要设计思想和技术特色,体现在RDMS的基于规则的计算工具、通用文档管理子系统和汉字通用报表工具。本文着重讨论这三部分的设计与实现问题。     

舰载跟踪雷达捕获概率分析

论述了舰载跟踪雷达捕获概率的分析与计算方法,给出了影响跟踪雷达照准概率的误差环节,并对搜索雷达稳定平台的隔离剩余误差作了较详尽的分析。     

互瞄定位法精度分析

介绍了超视距目标指示中的互瞄定位法的基本原理和影响互瞄定位法的主要因素,推导了互瞄定位法精度分析模型,并对其进行了精度分析。     

对信息流控制机制的一点注记——关于可变级机制语义的探讨

本文讨论对可变安全性级的基于执行的信息流控制机制的语义修改     

1553B 总线仿真系统总线控制软件设计

就仿真系统对１５５３Ｂ单层总线系统和层次总线系统的总线控制软件设计进行了研究,给出了提高系统效率的方案和优化１５５３Ｂ总线数据流的方法。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

一种分析噪声背景下目标特征有效性的方法

本文根据目标特征和噪声分布,在一定假设条件下推出了最小错误率（Ｂａｙｅｓ错误率）的表达式,从而把特征分布、噪声大小直接与分类的最小错误率联系起来,给出了一种分析噪声背景下目标特征的有效性的方法。文中利用这种方法对目标和诱饵的红外辐射特征的有效性进行了分析     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右