电视自导引制导武器仿真研究

简述了精确制导武器在现代信息化战争中的重要地位和作用.建立了电视自动寻的制导导弹的完整模型,包括了传感器模型、过载控制模型、自动驾驶仪及导引头模型.通过对全弹道的三维仿真确定了该导弹的毁伤概率,命中精度等评估指标,并分析了各种干扰因素对空地导弹命中精度的影响.仿真验证了所提出模型的正确性,也为实弹打靶提供了有效的辅助决策作用.     

基于机器学习的导弹干扰试验效果评估实证研究

针对复杂电磁环境下导弹干扰试验影响因素众多,难以量化,试验数据采集困难以及实验数据中普遍存在类不平衡等问题,基于机器学习创建导弹试验干扰效果评估模型,采用随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、多层感知机等常见模型对导弹试验干扰效果进行评估。特别针对小数据样本中的类不平衡问题提出 2阶段分类模型,采用过采样方式解决类不平衡问题并采用随机森林进行分类。基于开源的导弹干扰效果评估数据,通过实证研究说明,基于过采样的随机森林模型在干扰效果评估问题中具有较强的泛化能力和鲁棒性,在 AUC指标上,该模型比多层感知机模型在中位数上最多提高 60%,建议在后续的试验中采用该模型进行导弹干扰效果评估。     

COOPERATIVE DESIGN UNDER CONCURRENT ENGINEERING ENVIRONMENT

主要论述了并行工程环境所支持下的群体通过协同合作进行的工程设计活动。文中首先阐述了工程设计、特别是概念设计的相关问题，接着深入剖析了当今智能ＣＡＤ的优缺点，从而提出了一种基于并行工程、面向群体合作的问题设计策略——协同设计。最后以概念设计自动化为例，建立了以协同设计的概念模型，探讨了模型的基本原理、系统组织以及关键实现技术。     

箔条质心干扰中的发射和机动决策仿真研究

针对反舰导弹的来袭方位、作战海域的海况,如何确定干扰弹的发射方案和舰艇的规避机动方案是箔条质心干扰战术运用需要解决的关键问题。采用动态仿真的方法,分析了箔条质心干扰的效果与反舰导弹威胁方向、干扰弹发射舷角、舰艇规避机动方向、作战海域的风速风向等要素的关系,得出了质心干扰时干扰弹发射和舰艇机动的一些原则。     

GPS接收机的相干干扰

简述了相干干扰的原理,分析并实验验证了GPS接收机的定位位置只与其接收天线有关,提出了4种相干干扰方法,认为分布式转发干扰方法更好。     

外差干涉型光纤应变传感技术的研究

研究了一种采用高双折射纤模间干涉的应变传感器。传感器利用注入结电流直接调频的半导体激光（ＬＤ）产生外差干涉，从而实现了干涉相位的线性检测。实验结果显示干涉相位的分辨力为一个干涉条纹的２．５％，其相应的光纤应变是３６×１０－６ｍ。     

Joint Iterative Decoding for Network-Coding-Based Multisource LDPC-Coded Cooperative MIMO

A network-coding-based multisource LDPC-coded cooperative MIMO scheme is proposed,where multiple sources transmit their messages to the destination with the assistance from a single relay.The relay cooperates with multiple sources simultaneously via network-coding.It avoids the issues of imperfect frequency/timing synchronization and large transmission delay which may be introduced by frequency-division multiple access(FDMA)/code-division multiple access(CDMA)and time-division multiple access(TDMA)manners.The proposed joint″Min-Sum″iterative decoding is effectively carried out in the destination.Such a decoding algorithm agrees with the introduced equivalent joint Tanner graph which can be used to fully characterize LDPC codes employed by the sources and relay.Theoretical analysis and numerical simulation show that the proposed scheme with joint iterative decoding can achieve significant cooperation diversity gain.Furthermore,for the relay,compared with the cascade scheme,the proposed scheme has much lower complexity of LDPC-encoding and is easier to be implemented in the hardware with similar bit error rate(BER)performance.     

基于神经网络的多卫星姿态协同控制预测模型

摘要： 针对多卫星近距离对空间目标监测中的姿态协同控制问题，研究基于神经网络的智能控制模型.首先设计了面向任意姿态控制方法的神经网络自适应控制模型，该模型不改变卫星姿态控制方法本身，而是接收由理想控制模型生成的理想控制量，理想控制量经过神经网络后直接生成适用于卫星的控制量.根据神经网络对控制系统的系统级状态预测，基于一致性控制协议，设计了多卫星姿态协同控制模型.采用等效姿态角，通过数值仿真，分别验证了预测控制方法、输出状态预测、协同控制的方法正确性和有效性.     

基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划

协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题，其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法，使用反向传播（BP）神经网络自适应调整人工势场函数系数，并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题，基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练，并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性，利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划，比经典人工势场法有明显性能提升，且计算开销可接受，计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。     

一类组合神经网络在协同空战分析中的应用

为了在恶劣、复杂的协同空战环境里帮助飞行员进行更有效的决策，在其指挥级，提出了一类有／无教师组合神经网络－ＰＢ－ＳＯＦＭ网络，并用它来完成目标分析和攻击排序。对于典型的２：４空战，给出了ＢＰ－ＳＯＦＭ网络的结构，并探讨了各个子网的训练和测试方法，及该组合神经网络的使用方法。设计并实现了一个基于ＢＰ－ＳＯＦＭ网络的多机协同空战仿真系统。仿真结果表明，该系统是可行的。