利用某型导弹精度测试数据预估射击精度

根据某型导弹捷联惯导系数标定原理及模型，推导出一种利用导弹射前精度测试数据预估部分惯组系数误差的方法，并结合各系数误差对射击精度的影响，分析并预估了导弹的射击精度．     

利用导航信息标定捷联惯导系统误差系数的方法

提出了利用导航数据反推捷联惯导误差系数的一种新的标定方法。推导了标定模型，给出了陀螺和加速度计标度因数误差的标定位置，并对标定模型进行了详细的分析。     

双轴旋转激光捷联惯导系统在线标定技术

激光捷联惯导系统中陀螺和加速度计误差是影响系统导航精度的关键因素,结合双轴旋转激光捷联惯导系统自身的结构特点,提出了一种以速度误差和位置误差作为量测信息的双轴旋转激光捷联惯导系统在线标定方法,该方法可以在静态及行进等不同状态下完成在线标定。车载试验结果表明,在外场没有试验室标定设备如标定平板、高精度转台的条件下,按文中设计的标定路径及标定方法,可以准确估计出激光陀螺和加速度计的各项误差参数。该标定方法对标定环境、标定设备要求较低,且方法原理简单、易于实现。     

捷联惯组火箭橇试验数据处理方案研究

捷联惯组火箭橇试验是验证捷联惯组在复合环境下的误差模型、评定制导系统误差模型精度以及分离大过载条件下捷联惯组误差系数的有效手段。文中主要探讨了捷联惯组的误差模型,提出了基于火箭橇试验的动态条件下的误差分离和数据处理方案,并对火箭橇试验中数据处理方法进行了分析。     

利用导航信息标定捷联惯导系统误差系数的方法

提出了利用导航数据反推捷联惯导误差系数的一种新的标定方法.推导了标定模型,给出了陀螺和加速度计标度因数误差的标定位置,并对标定模型进行了详细的分析.     

捷联惯组批次性能评估的一种稳健方法

文中针对捷联惯组批次的性能评估问题。在只考虑捷联惯组工具误差对导弹射击精度的影响情况下，提出了一种稳健的捷联惯组批次性能评估方法。该方法给出同一批次惯组圆概率偏差及其置信上、下限的估计值，并根据圆概率偏差估计值和圆概率偏差战术指标要求值。给出圆概率偏差的保障概率，来评估某个批次的捷联惯组是否达到设计要求。     

捷联惯导系统陀螺安装误差的精确标定方法

给出了一种实用的高精度捷联惯导陀螺安装误差标定方法。该方法利用了加速度计测角原理.测试出转台台面与转轴的非正交角,在陀螺的安装误差计算中消除了非正交角引起的误差,实际测试结果表明,安装误差的标定精度高达角秒级。该方法已广泛应用于多个捷联惯导系统的标定。     

捷联惯性测量装置在整弹上的标定方法研究

结合实际背景，提出了一种类似传递对准的方法，对整弹中的捷联惯测装置进行标定。建立了惯性器件的误差模型，给出了标定路径和数据处理的全过程，并进行了较为详细的仿真研究，分析了影响估计精度的多种因素。该方法所需设备简单，适用于外场条件下对库存多年的捷联惯测装置进行重新标定。     

捷联惯导误差分析与误差补偿

捷联惯导系统中的误差分析可确定各种误差源对系统的影响,并根据精度要求可恰当分配惯性测量元件的误差差和选择合理的惯性器件。通过对捷联惯导系统中的误差模型进行分析,针对系统精度要求,进行误差分配。对系统误差补偿模型,进行标定实验,确定了本套系统误差补偿系数。最后通过弹道仿真,对不同水平和众多误差因数采用了均匀设计法,得到CEP值。     

基于支持向量机的捷联惯组历次测试数据建模预测

针对捷联惯组历次测试数据的小样本建模问题,在对测试数据进行了插值和相空间重构的基础上,提出了通过支持向量机建立测试数据的回归模型,用来预测捷联惯组历次测试数据的变化趋势.实例分析证明该方法能够准确反映捷联惯组历次测试数据的变化规律,具有一定的实际应用价值.     

基于支持向量机的手写体数字识别

支持向量机的手写体数字识别中,采用美国邮政服务数据库.并取多个2层神经网络中的最好者得出2层神经网络结果,专门设计5层卷积神经网络Lenetl.所有的结果均直接采用点阵输入,将像素值归正到相应区域间,且不施加任何预处理.该方法与人工分类、神经网络、决策树等方法比较,其测试误差低,测试速度高.     

基于SVM的异常数据挖掘在陆用导航系统中的应用

为提高陆用导航系统的环境适应性,可将卫星定位设备或惯导短时间内的导航信息作为基准信息实现在线实时标定。在标定过程中,采用基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的异常数据挖掘(outlier data mining)技术能在少量数据样本条件下,实现异常数据点挖掘。对车载试验的数据处理结果表明,该方法在标定时间较短,获得样本少的情况下,能有效地提高异常点的显著性,从而更便于剔除异常点,提高在线实时标定的精度。     

支持向量机在模式分类中的应用

通过支持向量分类算法包括4类：线性分界面硬间隔、线性分界面软间隔、非线性分界面硬间隔和非线性分界面软间隔,区分线性和非线性支持向量机是否引入核函数和具有惩罚因子。以RBF为核函数的非线性支持向量机对2类2维样本进行仿真分析。结果表明,支持向量机分类能力受核函数参数影响较大,当选取适当参数时,其分类性能与最近邻法相当。     

隐马尔可夫模型和支持向量机混合模型声识别

为弥补单一模型在识别低空飞行目标时的不足,进一步提高低空飞行目标的识别率,提出一种基于HMM和SVM混合结构的低空飞行目标声识别算法.针对战场环境下声信号的特点,算法综合考虑HMM适合处理连续动态信号及SVM小样本情况下的强分类能力,利用HMM处理待辨识的连续动态信号,将HMM易混淆的信号作为与待辨识信号较为相似的模式类,形成候选模式集,再由SVM在候选模式中对待辨识信号作最后决策.实际数据的识别结果表明相对于单一的HMM和SVM,混合模型的识别率有一定的提高.     

基于支持向量机的预测控制算法

采用基于支持向量机的模型预测控制法来实现非线性模型预测控制.控制器设计采用改进MOUSE(Modifled Univariate Search)方法来解决非线性约束优化问题.其具体实现通过计算种群适应值函数、检查每个解是否满足约束条件、选取一定数量产生子代的种群计算相应适应值,更新设计变量等步骤完成.     

基于HLLE-SVM预测混合炸药爆轰性能

为了预测炸药爆轰参数并提高预测精度,提出一种将Hessian局部线性映射算法(HLLE)和支持向量机理论(SVM)相结合的预测方法。选取16种传统混合炸药作为研究对象,利用Hessian局部线性映射算法理论,对原始数据进行降维处理,再将降维后的数据作为输入,应用SVM对炸药爆速、爆热做回归预测,采用遗传算法(GA)选取最佳惩罚因子、核函数参数,将预测结果与文献值对比分析,预测相对误差在±3%之内。最后将该方法应用于新型熔铸混合炸药2,4-二氨基-3,5-二硝基-1-氧吡嗪(LLM-105)/1-甲基-3,5-二硝基-1,2,4-三唑(DNMT)和LLM-105/1-甲基-4,5-二硝基咪唑(4,5-MDNI)爆速预测,与试验值做比较,相对误差分别为2.91%、3.72%。结果表明,该方法对混合炸药爆轰参数预测误差较小,模型精度较高。     

永磁式同步电动机矢量图的分析与应用

该文根据稀土永磁材料性能和以其制成的同步电动机工作的特点，提出了永磁式同步电动机的矢量图；并举例说明在矢量控制系统中的应用。     

场论在装备保障活动能量转移中的应用

根据装备保障要素在战场空间的分布以及保障活动的特点,借鉴物理场中带电粒子的运动,从相似性角度引入场的思想,在推出保障场概念的基础上,运用场论的理论与方法对保障要素和保障活动中的能量转移进行描述,为下步应用性研究奠定了基础。该描述将自然科学和军事科学相结合,对装备保障理论的丰富发展具有重要的意义。     

十字轴万向节的动力分析

十字轴万向节是一种应用很广泛的传动机构。本文基于向量回转描述,对十字轴万向节进行了动力分析,系统地推导出了各轴承所受的支承反力及支承反力矩的解析计算公式。说明了轴向载荷及惯性力对支承反力及支承反力矩的影响。     

装备保障指挥系统的效能评估研究

根据装备保障指挥原则,运用层次分析法和模糊综合评判建立装备保障指挥系统效能综合评估模型。其评判矩阵的最大特征值对应的特征向量即为权重向量。然后对底层因素进行专家打分,逐层往上评价,得出最后结果。最后通过实例验证了该模型的可行性和实用性。