弹道导弹中段机动突防研究

针对弹道导弹中段机动突防问题，在瞬时冲量假设下从理论上研究了速度增量大小、方向和机动时刻对零控脱靶量和落点偏差的影响。研究表明：速度增量大小和机动时刻给定时，零控脱靶量随速度增量方向不同存在极小值和极大值，速度增量方向垂直于视线方向时零控脱靶量接近最大，且最大值近似为待飞时间和速度增量大小的乘积；速度增量大小和机动时刻给定时，落点偏差随速度增量方向的不同存在极小值和极大值，极值点对应的速度增量方向可通过解析方法求解，落点偏差极大值与速度增量大小成正比，且机动时刻越晚，落点偏差极大值越小。该研究可为突防方案设计提供理论基础。     

利用遥测数据预报导弹落点的方法

给出利用遥测数据对导弹进行落点预报的方法。根据遥测数据传输多遍的特点，对解码后的ＰＣＭ 数据进行处理，得到误码率很小的数据。然后对头体分离时刻前导弹飞行的状况和遥测数据进行分析，从而对发动机后效误差进行修正，得到较精确的导弹运动参数，最后利用弹道方程预报导弹落点     

多传感器数据融合与弹道落点的预报

为了更精确地对弹道落点进行预报，对多传感器数据融合技术进行了,分批人出了雷达、红外系统和光测系统与传感器融合子系统连用的实例，并得出结论：单传感器的精度是难以满足现代战争需要的，寻求一种较好的融合方法来提高落点预报精度虽是一个难题，但仍是可行的。     

用遥测数据预报导弹落点的误差分析

针对利用遥测数据进行导弹落点预测这一方法 ,分析了误差源 ,在此基础上建立并编写了干扰弹道模型 ,研究讨论了这种方法在进行落点预测时所造成的预测误差。计算结果表明 ,仅仅利用遥测数据进行导弹落点预测有很大的误差 ,必须结合外测手段才能做出较为准确的落点预测     

弹道导弹子母弹头落点散布分析

建立了弹道导弹子母弹落点散布的计算模型，并利用解爆坐标系下的弹道模型，分析了8种主要因素对子弹落点参数和落点散布的影响，给出了估算子母弹落点散布半径的解析式。利用本模型计算的结果与标准值进行比较，证明所建模型是正确的。     

弹道导弹小推力落点修正

为减小由弹上计算机的速度限制和制导方法误差导致的弹头落点偏差,研究了一种用小推力发动机在主发动机关机后沿空间某方向工作一定时间以减小误差的方法.根据椭圆弹道条件下推力的作用,给出了小推力发动机的工作方向和时间的计算模型.仿真计算结果表明:该法可有效减小导弹的落点偏差.     

基于试验与蒙特卡洛法的子母弹子弹落点计算模型

针对目前子母弹子弹落点散布计算模型存在不足,影响子母弹毁伤效能评估准确性的问题,提出一种基于试验数据的子弹落点散布计算模型。对子母弹靶场试验数据进行分析处理,根据相邻子弹间距、不同环带中子弹数量的规律,建立了子弹落点散布模型;结合母弹散布,建立了子母弹子弹落点散布计算模型。该模型在给定子母弹散布参数后,可以快速生成群射子母弹子弹群的地面散布,且与实际情况基本相符,为子母弹毁伤效能评估奠定了基础。     

精度评估中的自助方法

本文论述在小子样场合下，运用自助方法和自助随机加权法，对飞行器落点精度进行评估。给出了自助点估计和置信估计，并和经典方法和比较，说明了自助方法的有效性。     

风场中基于神经网络的炸弹弹道落点拟合分析

介绍了两种炸弹弹道落点拟合神经网络模型,对各模型的优缺点以及处理结果进行了分析。提出了采用广义回归神经网络来处理炸弹弹道落点拟合问题,弹道的落点参数、初始投放条件与风场可通过神经网络的阈值和权值来表现。仿真结果表明,应用广义回归神经网络进行弹道落点拟合,具有算法可行性好、拟合精度高、速度快等优点,而且运算简单;该方法在实战中有很高的参考价值和工程实用价值。     

一种飞船返回舱落点选优算法的设计与实现

设计一种选优算法。算法依据概率论,以寻找落点最密集区域为思路,从已知众多飞船返回舱落点数据中计算产生一个“优秀”落点,即尽可能接近返回舱的实际着陆点。