长杆弹侵彻新型复合装甲数值仿真及研究

应用有限元计算程序AUTODYN模拟了由爆炸反应装甲和陶瓷复合装甲组成的新型复合装甲在长杆弹斜侵彻作用下的侵彻过程。根据长杆弹与爆炸反应装甲和陶瓷复合装甲的作用现象,研究了长杆弹对新型复合装甲的侵彻机理以及两者在各时刻的作用规律。所得结论对进行其他复合装甲抗长杆弹侵彻的研究具有一定的参考价值。     

杂波环境下的机动目标检测和跟踪算法

交互多模式(IMM)是一种有效的机动目标跟踪算法,但由于其要求具有很多的先验前提条件而不利于工程实现.研究了一种杂波环境下更适合于工程实现的机动目标(同样适用非机动目标)的跟踪算法,该算法通过一种由测量位置估计误差决定的机动检测函数来实现杂波背景中的机动目标检测,并通过改变Kalman滤波的相关参数,实现自适应跟踪.该算法克服了IMM算法的模式限制和复杂性,同时也避免了对非机动目标的跟踪中,在跟踪模式间相互切换时所换造成的影响.通过在空管系统(ATC)的大量模拟实验,验证了该算法的有效性和重大应用价值.     

基于UML的电力调度管理信息系统的设计与实现

在分析了UML的建模机制的基础上，以UML为工具进行电力调度管理系统的建模设计，给出了设计过程中的用例图、类图和交互图，并在C／S和B／S模式相结合的方式下，开发出了电力调度信息管理系统的软件。     

Java实现Fibonacci数列算法

通过分析Fibonacci数列的特性，利用Java语言面向对象的编程思想实现了三种求解Fibonacci数的方法，即交互变换与累加法、递归解法和生成函数解法；还说明了递归问题转换为非递归问题的一般方法。     

Radar maneuvering target tracking algorithm based on human cognition mechanism

Radar Maneuvering Targets Tracking(RMTT) in clutter is a quite challenging issue due to the errors in the models and the varying dynamics of the processes. Modern radar tracking system calls for the adaptive signal and data processing algorithm urgently to adapt the uncertainty of the environment. The mechanism of human cognition can help persons cope with the similar diffi-culties in visual tracking. Inspired by human cognition mechanism, a comprehensive method for RMTT is proposed. In the method, the model transition probability in Interacting Multiple Model(IMM) and the validation gate can be adjusted dynamically with target maneuver; the waveform in radar transmitter can vary with the perception of the environment. Experimental results in cluttered scenes show that the proposed algorithm is more accurate for perceiving the environment and targets, and the waveform selection algorithm is better than that with fixed waveform.     

基于Cramér-Rao下限的多传感器跟踪资源协同分配

针对防空指挥控制系统中多传感器管理问题,提出了一种基于目标跟踪精度Cramér-Rao下限的多传感器跟踪资源协同分配方法。该方法首先利用目标战术重要性函数求解目标优先级;然后在目标优先级函数和目标—传感器配对效能函数的基础上,构造了多传感器资源协同分配一般模型,并根据目标跟踪过程特点将Cramér-Rao下限引入到协同分配的模型中,使得在进行跟踪资源协同分配时无需考虑目标跟踪滤波算法的选择。对于分配过程中出现的NP(Non-deterministic polynomial)难问题,探讨了利用匈牙利算法寻求满足条件的目标传感器最优组合,给出了模型求解的步骤。仿真结果表明,这种多传感器跟踪资源协同分配方法的可行性与模型求解的快速性。     

基于固定阈值事件触发扩张状态观测器的多智能体协同目标环绕控制

针对复杂多扰环境下面向未知运动目标的多智能体对峙跟踪问题,提出了一种基于固定阈值事件触发扩张状态观测器(FTESO)的多智能体协同目标环绕控制方法。首先,建立了智能体与目标的相对运动模型,将目标加速度、模型非线性、环境摄动视为集总干扰,利用量测的相对位置信息构造可降低测量端状态更新频次的FTESO,以实现在非周期采样条件下对于相对速度不可测和集总干扰未知的精准估计。其次,结合速度方向场理论生成目标与智能体间的期望相对速度,根据相邻智能体间的相对角间距信息与FTESO的观测结果,设计了一种不依赖目标加速度信息的多智能体相位协同一致性协议,使得多智能体能够以指定环绕半径、环绕角速度和相对角间距实现对未知运动目标的环绕跟踪。借助Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统中所有误差信号最终一致有界。最后,通过仿真和比较结果验证了所提算法的有效性。