基于虚拟仪器的便携式舰载导弹舰面测试监控系统设计

为实现舰载导弹弹舰协同作业时协同信号的在线监控，设计了一种便携式舰载导弹舰面测试系统。系统的总体设计方案采用虚拟仪器的思想，硬件设计选用PXI架构，软件设计采用层次化结构，并使用数据库技术对数据进行统一管理。系统功能强大、结构合理，且具有很强的可扩展性。     

神经网络最优闭环制导律设计

对于复杂的非线性导弹制导系统 ,很难求得其解析的最优制导律 ,只能求得开环的数字解 ,不能适用于具有时变不确定性的导弹制导系统。利用神经网络的学习和推广能力 ,对开环的数字最优制导律进行离线的学习 ,作为闭环的神经最优制导律在线应用。研究分别选择系统状态变量和视线角速率等不同的神经网络输入对制导系统性能的影响 ,以及各种制导律的鲁棒性问题 ,并采用模块化神经网络结构提高神经网络的学习和推广能力 ,仿真结果得到一些有益的结论。     

导弹武器电磁兼容性设计

随着高新电子技术设备在导弹武器设计中的广泛应用,电磁兼容性问题日益受到重视。文章在分析导弹武器所受电磁干扰基础上,阐述了抗干扰设计的基本原则和措施,重点从弹上主要电子系统如何克服相互间的电磁干扰角度归纳总结了电磁兼容性设计的要点。     

基于MARKOV过程的反舰导弹突防舰艇编队能力评估

为了全面评估反舰导弹对大型水面舰艇编队的作战能力,引入Markov模型来模拟不同速度、不同高度的导弹对编队的突防效果.以编队的防空队形为例,假定来袭导弹服从Possion分布,编队的拦截系统对来袭导弹采用"先来先服务"的原则,通过设定合理的参数,得出不同速度、不同高度导弹的突防效果.模拟结论从突防效能的角度验证了当前反舰导弹的两种方向:超低空亚声速和低空超声速.所建立的大型水面舰艇编队拦截模型具有普适性,通过修改相应的参数,可以评估其他类编队的拦截作战效果.     

反导系统中的模式识别技术及其发展趋势

根据反导系统目标识别特点,提出了反导系统识别特点及其对模式识别技术的要求,然后系统回顾了反导系统的红外与雷达特征提取与识别技术,总结了反导系统中的模式识别方法,将反导系统中的模式识别技术归纳为统计识别方法、专家系统法等五类,最后探讨了反导系统中模式识别技术发展趋势。     

多点源诱偏系统对抗反辐射导弹效能分析

基于有源诱偏系统对抗反辐射导弹(ARM,Anti-Radiation Missile)的理论,导出诱偏误差公式,以3种典型布局方案(三点源布局1、三点源布局2及四点源布局)为例,对误差公式进行简化处理,通过数值计算得到诱偏误差曲线,分析不同布局方案下辐射源功率比对诱偏误差的影响;同时分析ARM的实际攻击过程,引入ARM机动修正,通过仿真分析得到ARM落点图和雷达保护概率曲线,对比不同布局方案下的诱偏效果,结果表明四点源布局为最优方案,对研究多点源诱偏系统对抗ARM的作战效能具有指导意义.     

弹道导弹的自适应模糊滑模控制研究

对弹道导弹的三通道非线性模型进行了分析,为了实现三通道的解耦设计,简化控制系统结构,将通道间的耦合项和干扰项看作是单个通道的不确定项,从而将非线性模型转化为一种解耦形式.在此基础上,采用自适应模糊滑模控制方法设计了弹道导弹的推力矢量控制系统.自适应模糊滑模控制方法利用自适应模糊控制器来调节滑模控制参数,对不确定项的边界进行估计和补偿,保证了系统的跟踪误差指数地收敛到零.仿真结果表明了该控制方法的有效性.     

空空导弹大角度姿态反作用喷气控制

为研究具有大离轴角及越肩发射能力的先进空空导弹初始段敏捷转弯方法,研究了装有反作用喷气控制系统的空空导弹的大角度姿态过失速机动控制律。反作用喷气控制系统用来提供大角度敏捷转弯时大攻角飞行的控制力矩。利用时间尺度分离的方法将导弹的姿态动力学和运动学系统分别看作快子系统和慢子系统。用李亚普诺夫方法设计了慢子系统控制律,利用滑动模态方法设计了快子系统控制律,在该控制律作用下,导弹闭环系统不仅是稳定的而且其动态品质也可以得到保证。分析了控制系统的鲁棒性,结果表明所提控制方法能够有效消除空空导弹大角度姿态机动时转动惯量变化以及各种力矩干扰的影响。最后给出了一个实例来说明姿态控制在空空导弹敏捷转弯中的应用。     

巡航导弹防御的特点及作战模式探讨

根据巡航导弹防御(CMD)的需求,对CMD的可行性以及技术特点进行简要评估.探讨导弹武器系统在CMD作战中的作用.最后介绍了美国发展CMD武器系统的情况.     

电子战对导弹防空系统性能影响的评估

在电子战对导弹防空系统性能影响的研究过程中,运用信息作战原理,构造基于概率的导弹防空系统性能评估模型,通过信息与火力分析平台获取电子战影响的仿真数据,对舰载导弹防空系统的信息与火力联合打击能力进行评估,初步的评估结果表明:信息和火力对打击能力的影响分别为61%和39%,信息因素比火力因素更为重要.