智能化雷达对抗情报处理技术研究

随着雷达技术的迅猛发展,雷达信号的密度、复杂程度都大幅度提高,这就增加了雷达信号的不确定性因素。本文讨论了粗糙集理论、模糊集理论、证据理论和可能性理论等人工智能技术在雷达对抗情报处理中的应用。对雷达辐射源的型号和工作模式识别、雷达网信息以及所属平台信息的推理技术进行了探索研究,给出了研究建议。     

基于循环统计量的直升机齿轮箱轴承故障早期检测

在分析齿轮箱振动信号的基础上,提出了基于循环统计量的轴承故障早期检测方法,阐述了表征故障的一维和二维循环平稳特征。该方法利用信号与噪声具有不同循环频率的特性实现了信噪分离,能够比较容易地从复杂背景中提取出微弱的特征信息。最后在某型直升机齿轮箱轴承故障的早期检测中进行了实验验证。结果表明,该方法优于功率谱和解调分析,能够提取故障的早期特征。     

基于模糊支持向量机的飞机飞行动作识别

传统的支持向量机由两类扩展到多类问题时,出现不可分区域。针对飞行动作识别提出解决这一现象的模糊支持向量机。采用模糊支持向量机对某型飞机飞行动作进行识别。实际飞参数据(6种飞行动作模式)的识别结果表明,模糊支持向量机较传统的多类支持向量分类器在飞机飞行动作识别率上有显著提高。     

复杂系统可靠性评定先验分布的样条函数估计

在经验 Bayes理论的基础上 ,研究了利用样条函数拟合系统任务可靠度先验分布的方法。对 Weibull、指数和二项分布的三种试验结果 ,给出 Bayes方法可靠性计算公式。最后给出的一个实例表明 ,该方法计算简便、便于工程应用      

确定时间序列协方差函数的方法

提出一种确定时间序列协方差函数的方法,它首先根据(多元)时间序列构造其互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列,然后采用谱分析和多点平均方法对互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列的趋势项进行分离,分别求得其周期项和非周期项的函数表达式,再综合给出整个趋势项函数。从而得到原时间序列的互协方差函数、互相关函数或自协方差函数、自相关函数的函数形式,并通过最小二乘方法确定其中的待定参数。该方法可用于时间序列协方差函数的建模、分析和预测,并且计算简单易行、精度高,便于实际应用。      

曲率连续的非轴对称短舱气动型面参数化设计方法研究

为了进一步提高短舱内外流的气动性能,基于类别形状函数方法建立了曲率连续的非轴对称短舱气动型面参数化设计方法。主要思路是先设计关键截面型线,再设计纵向型线,最后通过纵向型线周向有序组合建立气动型面。为评价所建立的短舱气动型面设计方法的适用性,从曲率半径分布、主要工况下的流动特性和气动性能三个方面对所发展的方法和基于圆锥曲线的方法设计的超大涵道比(UHBPR)短舱进行了对比研究。结果表明：与基于圆锥曲线的方法设计的短舱相比,所建立的方法设计的短舱气动型面不存在轴向曲率半径波动。由于消除了曲率波动引起的短舱壁面附近局部过度加速形成的高速低压区,在马赫数为0.8的巡航条件下外罩壁面局部阻力降低了4.5%；在马赫数为0.82的飞行工况下,外罩壁面局部阻力降低了5.5%。进气道气动型面设计方法的改进,使得大攻角爬升条件下进气道总压恢复系数提高了0.41%,稳态周向总压畸变指数减小了8.82%。     

毫米波调频引信的优化二维FFT信号处理算法

针对毫米波调频引信对目标距离速度信息联合估计的问题，提出一种基于相对距离评价函数优化的二维快速傅里叶变换（FFT）信号处理算法。首先，通过分析二维FFT算法实际测距测速精度与FFT点数的关系，建立了优化数学模型，利用相对距离评价函数对数学模型求解，得到FFT点数最优解；然后，采样将差频信号数据转换成二维数据矩阵，分别对矩阵的行列进行相应FFT变换；最后，通过提取峰值点的坐标估计目标的距离速度信息。结果表明:该算法有效提高了传统二维FFT算法的测距测速精度，并且满足实时性要求，能够同时提取毫米波调频引信的目标距离速度信息。      

模糊评价法在分散实习成绩评定中的应用

分散实习中，当某些学生工地偏远，指导老师监管困难时，其成绩评定只能依赖实习成果成绩与答辩成绩，这是一个多因素综合评价问题，采用模糊评价法能避免评价过程中主观性因素对结果的影响，研究提出了分散实习模糊评价体系，给出了综合评判义性失效时的解决办法，讨论了模糊评价方法的可行性。     

空空作战飞机敏感性分析研究

为分析战斗机作战能力的敏感性，通过建立战斗机作战能力的指标体系，综合使用幂指数法和模糊参 差分析法对战斗机作战能力进行评估。采用基于方差的全局敏感性分析方法sobol 指数法分析战斗机作战能力 的敏感性，得到选取的输入变量的重要度排序和变量间的交互效应，将结果与熵值法结果进行对比，比较分析 sobol 指数法作敏感性分析的优势。