基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。     

基于Kohonen网络的动目标实时定位融合算法

为完成对动目标的实时定位测量,有效减小测控装备组网测量实时跟踪定位误差,在建立多定位子系统组网混合式融合结构模型的基础上,利用Kohonen网络的自组织特征映射模型特点,确定各组交会数据的权值,并将其输入1个Kohonen网络进行在线竞争、融合求得目标的位置信息,增强了目标实时位置信息的连续性、完整性,减小了实时定位误差。     

临近空间高超声速目标滑跃式轨迹Sine-AIMM跟踪算法

针对单一的Sine模型算法无法与临近空间高超声速目标滑跃式轨迹准确匹配,现有的交互多模型(IMM)算法跟踪效果也不够理想的问题,提出一种基于多重贝叶斯准则的自适应交互式多Sine模型(Sine-AIMM)临近空间高超声速滑跃式目标跟踪算法.算法采用多个Sine模型对滑跃式轨迹进行匹配,并利用多重贝叶斯准则在线调整各模型...     

航空发动机的LTR控制

研究了航空发动机的传递函数回路法（LTR）控制。提出了一种简单而有效的适用于最小相位对象的目标回路设计方法，它根据控制系统的频带宽度要求得出目标回路，所设计目标回路不仅稳定而且传递函数为对角阵。由于目标回路的传递函数可以通过LTR步骤加以恢复，因而此目标回路的LTRE控制系统具有良好的性能（包括解耦性能），将此设计方法应用于某型涡扇发动机的LTR控制，取得了良好的控制效果。     

N5B飞机机身钢构架焊接架数字化设计与制造技术

详细阐述了在N5B飞机机身钢构架焊接架的设计与制造中运用数字化技术的先进性。     

导弹靶弹弹道机动变轨通用控制指令设计

导弹进行一定强度的机动飞行,就能够提高突防能力,因而,在军事训练中需要具有末端机动变轨能力的靶弹.针对靶弹机动变轨弹道的设计问题,提出变轨通用控制指令设计形式,利用此设计可使靶弹位移与过载指令控制信号协调配合,控制靶弹实现跃升机动、蛇行机动、摆式机动和螺旋机动等变轨形式.通过仿真证明,此设计的变轨弹道通用控制指令,可以满足靶弹跃升机动、蛇行机动、摆式机动和螺旋机动等各种变轨形式的弹道设计要求.     

一种基于窄带雷达的低轨空间目标识别方法

通过分析低轨空间目标的姿态运动对窄带回波脉冲数据的调制,表明低轨空间目标窄带回波脉冲数据信号的相位比幅度包含了更多的目标特征信息。采用小波分析从实测窄带相参回波特性数据的相位中,估计低轨空间目标的整体运动趋势,判别低轨空间目标的粗略类型,并通过大量实测数据的实验结果验证了该方法判别低轨空间目标粗略类型的有效性。     

高速摄像三维图像分析技术与应用

高速摄像是光学测量的重要手段。分析了高速摄像三维图像分析技术的处理过程,重点讨论了像机标定、自动目标检测与跟踪技术、多目标匹配技术和三维姿态测量技术等关键环节所面临的问题及解决方法,并以无人机回收测量系统为例说明了高速摄像三维图像分析技术在无人机位姿参数测量中的应用,对构建高速摄像测量系统提供了参考。     

集成式随动装置目标引导信息动态校准方法研究

光电对抗系统在机动状态下搜索和跟踪目标时,必须用位置陀螺代替码盘来确定目标方位角。但是,由于搜索轴陀螺存在漂移和累积误差,导致跟踪转台按照引导信息调转到位后目标无法进入跟踪视场,而且陀螺的漂移和累积误差是随时间和温度非线性变化的,很难直接进行修正。为了解决这个问题,提出了一种对引导信息进行间接动态校准的方法。     

增广误差模型算法在目标跟踪中的应用

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型。不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量。算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力。基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性。