Modeling of C3 I system in laser countermeasure weapon system

With the spectrum extended in modem Electronic War, Laser Countermeasure Weapon will be requested in order to snatch up and keep the Electromagnetism-Power in war field. If Command, Control, Communications and Intelligence called Double-Army-Power-Implement is applied to general design of Laser Countermeasure Weapon System, the efficiency of Weapon System can be greatly improved. The Object-Oriented analysis and design approach based on UML for C^3I system architecture was put forward, by which logical： archi- tecture described by class diagrams and behavior diagrams can be developed through Object-Oriented analysis, and physical architecture described by component diagrams and deployment diagrams can be developed through Object-Oriented design. The framework Of Modeling based UML was firstly set forth, the high process of Command, Control, Intelligence, Surveillance, Reeo.nnaissance and UML Architecture was utilized. , Then the Modeling process was particularly discussed through following the core ideology and basic principle of RUP （ Rational Unified Process）. Next, a series of diagrams of UML diagram which include Activity diagrams, Use Case diagrams, Sequence diagrams, Package diagrams and Class diagrams of system analysis, Component dia- grams, and Deployment diagrams of system design are illustrated in the process of Modeling of C^3I system software. Lastly, some problems that should be noticed in the Modeling process, merit and demerit of model, next works were also put forward.     

基于结合自适应步长布谷鸟搜查算法的模糊神经网络的软件可靠性增长模型

针对现有的软件可靠性增长模型(SRGM)适用性较差、预测精度波动大的问题,使用自适应步长布谷鸟搜查(ASCS)算法对模糊神经网络（FNN）的权重和阈值进行寻优,利用得到了最优权重和阈值的FNN建立SRGM。在使用缺陷数据对FNN训练的过程中,利用ASCS来调整FNN的权重和阈值,以此提高在预测过程中的精度,同时采用多次预测结果取均值的方式来减小FNN预测的波动性,以此建立基于结合自适应步长布谷鸟搜查算法的模糊神经网络（ASCS-FNN）的软件可靠性增长模型。利用3组软件缺陷数据,以误差比均值和误差平方和作为衡量标准,对基于ASCS-FNN、结合模拟退火算法的动态模糊神经网络（SA-DFNN）、FNN、BP网络（BPN）建立的SRGM的一步向前预测能力进行比较。预测结果表明,在四组模型中,基于ASCS-FNN建立的SRGM相对于SA-DFNN、FNN、BPN建立的SRGM的平均预测精度相对提高率RI(AE)和RI(SSE)分别为-1.48%、54.8%、33.8%和14.4%、76%、35.9%,并且该模型比FNN、BPN建立的SRGM在相同缺陷数据下的预测波动性小,而且网络结构比SA-DFNN的网络结构简单。因此该模型具有预测精度较高、预测稳定和具有一定的适用性等优点。     

粗集理论在空中目标威胁等级判断中的应用

针对目标进行威胁等级判断时,由于获得的空中目标属性信息的不完全性和不确定性带来的决策困难问题,采用把粗糙集理论引入到空战决策系统中,根据空战冗余信息是可以约简的结论,提出了一种利用粗糙集理论约简求取规则的决策算法。应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值,利用粗集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间。通过粗集数据挖掘后提取的规则,不仅规则数目减少,且规则是不完全规则,因此特别适合对空战信息的融合。     

应用RB无迹卡尔曼滤波组合导航提高GPS重获信号后的导航精度

针对微机电-船舶惯性导航/全球定位(MEMS-SINS/GPS)组合导航系统在GPS信号中断时造成的强非线性误差及重获信号后精度变差的问题,设计了基于Rao-Blackwellised无迹卡尔曼滤波(RB-UKF)的组合导航算法。首先,基于捷联平台欧拉失准角定义了姿态误差,建立了捷联惯导系统的非线性误差传播方程。然后,针对组合导航的状态方程为非线性而量测方程呈线性的特点,设计了RB-UKF算法,在保证精度的同时降低了计算量。最后,设计了滤波算法总体结构,分别给出了GPS信号正常时和中断时组合导航滤波计算的流程。将提出的算法用于跑车实验,结果表明:在GPS失锁20s和40s再重获信号之后,使用RB-UKF算法的组合导航系统位置精度分别优于6m和7.5m,比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法精度提高了1.5倍以上,误差收敛速度提高了1.88~16.5倍,计算量比UKF量测更新的计算量减小了41.7%。实验显示该方法显著提升了组合导航系统GPS信号中断再恢复后的滤波精度,且易于工程实现。     

基于AHP的威胁评估与排序模型研究

层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)把一个复杂问题表示为有序的递阶层次结构,通过定性判断和定量计算,将经验判断给予量化,对决策方案进行排序,是一种定性分析与定量分析相结合的决策分析方法,适用于多准则决策问题。通过仿真实验用AHP根据威胁程度的大小对敌空袭目标进行排序,介绍了威胁评估和排序的求解过程,以此提供敌空袭目标对我保卫目标或区域所构成的威胁等级。该方法有效地解决了对敌空中目标威胁评估与排序问题。     

基于神经网络的光电系统空中目标威胁估计

结合光电干扰武器系统的工作过程,对影响目标威胁评估的各种因素进行了分析,讨论了常用威胁评估方法的缺点和不足,提出了基于神经网络的空中目标的威胁估计算法,利用神经网络良好的自适应能力和自学习能力,通过样本数据训练,确定各个因素之间的非线性复杂关系,并通过示例介绍了目标威胁值的解算过程;与层次分析法进行了比较,结果表明,神经网络可以很好地逼近各个因素之间的权重关系,提高了空中目标威胁估计算法的准确性和适应性。     

光电干扰武器系统C3I可执行建模的研究

UML已经成为面向对象分析与设计建模事实上的标准。基于UML的C3I系统模型的设计结果是对系统的静态表述,而C3I系统的本质是动态的。着色Petri网(CPN)具有强大的描述能力及严密的数学基础和多种分析手段,并且是可以仿真运行的。提出了从UML产品映射到可用于逻辑、行为和性能方面体系结构评价的CPN可执行模型的方法,对光电干扰武器系统C3I进行了UML建模的一般描述,阐述了光电干扰武器系统C3I从UML产品映射到CPN建立可执行模型的过程。通过对可执行模型CPN的仿真可对光电干扰武器系统C3I进行完整准确的评价。     

LW材料配比,工艺及可灌效果试验研究

ＬＷ材料配比、工艺及可灌效果试验研究郭立红（西北院水工一处）ＬＷ材料化学灌浆是龙羊峡左坝肩前沿“Ｇ４”断裂带处理的重要组成部分，关系到水库在高水位条件运行时，“Ｇ４”构造带如果开裂，ＬＷ胶凝弹性体能否适应于变形，并起到遇水体积膨胀的作用从而达到防止产...     

串行通信控制器在光电经纬仪实时通讯中的应用

为实现在Windows NT操作系统下经纬仪主控计算机与中心计算机的同步通信,设计了基于Inte18274串行通信控制器和82C37DMA控制器的HDLC协议的两路同步通信卡,并利用NT DDK开发了该卡的驱动程序,实现了数据的高速发送与接收,并成功地应用到新一代光电经纬仪中.     

基于三维模型的飞机识别与姿态估计

提出一种飞机识别和姿态估计的新方法,利用飞机的几何对称特性,经过边缘检测和直线提取,根据两幅二维数字照片进行姿态估计,计算出飞机在三维的摄影坐标系的坐标.并以飞机的3D模型作为样本模型,根据姿态估计的结果,经过3D引擎得到样本模型在当前姿态下的投影图像,将投影图像与飞机的数字照片进行比对,通过对称轴和角点匹配的方法对飞机进行识别.实验结果表明该方法稳定可靠,具有较强的实用性.