人在回路电视制导武器最佳投射域建模与仿真

为提高人在回路电视制导武器命中精度,必须选择合适的武器投射域。分析了影响武器投射域的主要因素和约束条件,建立了人在回路控制的电视制导武器防区外投射的数学模型。根据该模型,提出了一种基于图论的防区外武器最佳投射域算法,并对算法进行了仿真分析。仿真结果表明:该算法能够根据武器制导的约束条件找到满足武器投射的最佳投射域,该模型的建立和最佳投射域算法的提出为该类型电视制导武器的作战使用自动规划提供了依据和参考。     

仿真模型的可重用性研究

针对目前建模与仿真的现状和特点,分析了解决仿真模型重用的关键技术－面向对象的分析与设计方法的基本原则和重要作用。指出了面向对象技术中的抽象、信息隐藏、多态和继承等基本原则是隐藏复杂性、提高代码重用性和标准化的基础。进一步给出了模型重用的分类和前提,并重点论证了模型分类、公有属性提取、结构与参数分离、数据与处理方法的封装和ＶＶ＆Ａ技术是实现仿真模型可重用性的技术步骤。     

基于深度表征学习的紫外极光卵图像聚类

极光受太阳风驱动的地磁亚暴等大尺度动力学影响，其形态及演化因不同的太阳风-磁层-电离层耦合作用可能表现不同。目前，极光卵及其形态的归类大多依据极光演化理论作主观定性分析，没有明确的分类标准，故难以借助统计分析方法和有监督分类模型开展客观定量研究。建立了基于深度表征学习的紫外极光卵图像聚类模型（MoCo-GMM），并利用空间环境参数设计了评估模型物理合理性的方法，在大规模POLAR卫星紫外极光卵图像数据上进行了实验，聚类结果不仅具有良好的簇内凝聚性和簇间分散性，且具备一定的物理可解释性，有效实现了基于图像的极光卵及其形态的客观归类。