炮弹发射弹道目标精度校正估计仿真

针对全球定位系统、雷达和卡尔曼滤波等传统测量手段在弹道量测中面临的诸多问题,提出了超宽带技术与平方根无迹卡尔曼滤波方法相结合的弹道估计算法,通过试验与仿真对该算法进行了分析.结果表明,采用平方根无迹卡尔曼滤波进行估计时,运行时间低于扩展卡尔曼滤波,略高于无迹卡尔曼滤波,且位置和速度均方根误差均低于二者.将平方根无迹卡尔曼滤波应用于弹道估计问题中可取得更为有效、准确的估计结果.     

基于组件式GIS的海军兵力对抗推演系统

传统兵力推演系统进行战场环境仿真时,多采用自然环境建模方法实现,技术难度大、开发周期长.针对上述问题,提出用组件式GIS技术的海军兵力对抗推演系统各功能模块的设计与实现,并利用GIS组件的二次开发技术建立了海战场地理环境,考虑地理信息对计算机生成兵力的影响,采用事件驱动与行为响应机制实现了作战实体的仿真模型,在上述规划的基础上实现了系统推演控制、战场态势显示等功能.系统开发简单快捷,运行演示表明,推演过程可信度较高,能够为战术仿真训练设计提供依据.     

无人直升机着舰甲板运动预估与补偿方法

无人直升机担负着越来越重要的作战使命,而甲板运动是影响其着舰安全的重要因素,对着舰甲板运动进行精确预估与补偿是亟待解决的难题。为此,基于自适应AR模型与最优预见控制方法,提出了一种甲板运动预估与补偿方法。基于AR模型设计甲板运动预估器时,引入时变因子设计了自适应模型参数更新律优化模型性能,强调数据的实时性,仿真结果表明,该方法在一定程度上提高了甲板运动预估的准确性,且计算相对简单;将甲板运动预估器产生的预估信号作为可预见的未来信息引入预见控制器,并基于最优控制理论对着舰甲板运动进行补偿,较好地改善了甲板运动补偿系统相位延迟问题,并在一定程度上提高了甲板运动跟踪精度,进而提高无人直升机着舰成功率。     

基于改进ERFNet的无人直升机着舰环境语义分割

为增强无人直升机对着舰环境的感知理解,促进其安全高效地实现自主着舰,将ERFNet网络模型应用于无人直升机着舰场景语义分割任务中。首先,结合非对称残差模块和弱瓶颈模块对ERFNet网络模型进行改进,提高运行速度、减少精度损失;其次,利用MultiGenCreator和VegaPrime等技术开发无人机自主着舰仿真系统,并建立无人机自主着舰场景数据集;最后,采用PyTorch深度学习框架实现网络模型,采取模型再训练方法对网络进行学习和训练。实验结果表明,所提网络综合优势明显,平均交并比(Mean Intersection over Union,MIOU)达到76.35%,前向传播时间为22.37 ms。     

基于点迹态势图像处理的数据关联新方法

密集杂波环境下,传统的点迹融合方法进行点迹数据关联处理时,运算量大、错误关联明显。针对这一问题,提出一种基于点迹态势图像处理的数据关联方法。首先根据传感器探测性能与目标速度范围估计实现点迹量测的图像化,生成点迹态势图像;然后对图像进行邻域连通性判别等形态学处理,实现杂波点迹的剔除。结合像素点对应点迹含有的时间信息进行连通域标记,得到不同目标点迹的归类划分,进而实现点迹数据的关联处理。仿真验证表明,该方法从原理上避免了组合爆炸,降低了运算量,且能够很好地解决错误关联问题,提高数据关联处理的准确性。     

基于点迹态势图像处理的数据关联新方法

密集杂波环境下,传统的点迹融合方法进行点迹数据关联处理时,运算量大、错误关联明显。针对这一问题,提出一种基于点迹态势图像处理的数据关联方法。首先根据传感器探测性能与目标速度范围估计实现点迹量测的图像化,生成点迹态势图像;然后对图像进行邻域连通性判别等形态学处理,实现杂波点迹的剔除。结合像素点对应点迹含有的时间信息进行连通域标记,得到不同目标点迹的归类划分,进而实现点迹数据的关联处理。仿真验证表明,该方法从原理上避免了组合爆炸,降低了运算量,且能够很好地解决错误关联问题,提高数据关联处理的准确性。     

对岸火力支援前沿侦察系统关键技术与作战样式

针对我海军对水面舰艇实施精确对岸火力支援任务的需要,介绍了美国海军对岸火力支援系统以及支撑该系统运转的袖珍式前线接入设备的系统组成与功能,以此为借鉴,探讨了适用于我海军火力支援作战的便携式前线侦察系统的功能需求,分析了其系统组成,对该系统从设计到实现的发展路线进行了规划;并对该系统可能带来的作战样式及其流程进行了想定,为我海军装备发展规划提供借鉴。