38毫米催泪子母弹增程设计及弹道仿真

在子母弹射程优化控制问题的研究中,射程是武器系统重要战术性能指标,增加射程可有效提高武器作战性能.在分析子母弹射程、弹丸初速及装药量三者关系的基础上,针对38毫米催泪子母弹发射器出口速度较低导致的实际射程较近(＜100米)及无法达到预期战术技术指标的问题.由于传统发射器出口初速度低,性能差.为此提出用数字仿真的方法,在MATLAB上进行弹道模型仿真,仿真出子母弹的弹道曲线.仿真结果表明,在保持药室容积不变的情况下,增加装药量,可提高子母弹初速,进而增大射程.通过计算机仿真射弹过程中的大量随机因素,相当于在计算机上打靶,所得结果具有较高的可信度和精度.以某型38毫米催泪子母弹为实例,结果表明,方法精确、简单实用,可为子母弹射程优化设计提供参考.     

基于空域信息的稳健的宽带波束形成算法

研究宽带信号优化问题,空域信息的宽带波束形成技术与传统的时域方法相比,结构物理实现简单。在实际系统中,广泛存在着阵元幅相差,造成基于空域信息的宽带波束形成性能的下降,甚至恶化,针对上述问题,提出了一种采用空域信息的稳健的宽带波束形成算法,可用信号的恒模特性,通过对波束形成器的输出做非线性变换,得到参考信号,然后求取合适的初始权值并通过迭代收敛至期望的权值。仿真结果验证了算法提高了宽带性能的有效性。     

一种基于ECC的动态秘密共享方案

许多秘密共享方案需要一个可信方参与,并完成掌管秘密及子密钥的产生、分发和验证工作,一旦可信方出现欺诈或故障,成员很难判断恢复秘密的真伪,既没有解决秘密更新和子密钥复用问题,更不具有秘密的动态更新和生命期特性.为此提出了基于椭圆曲线密码体制的秘密共享方案,具有分布式和动态特性,不需要第三可信方参与,并解决了秘密更新和子密钥复用问题;利用安全多方计算的仿真方法实现;经实验证明:动态方案在安全性方面有所提高,在效率方面可行,具有较高的理论创新和实践工程价值.     

时滞系统的多源数据融合卡尔曼滤波器研究

对于带观测时滞的线性离散时变随机控制优化问题,提出了观测变换方法,把带观测时滞状态空间模型等效地转换为无观测时滞的状态空间模型,接着应用卡尔曼(Kalman)滤波方法,在线性最小方差最优融合准则下,给出按矩阵、按对角阵和按标量加权三种最优信息融合卡尔曼(Kalman)滤波器,可分为局部最优全局次优的.融合器的精度高于每一个局部Kalman估值器的精度.可以减少用增广状态方法计算负担大的缺点.为了计算最优加权,给出了计算局部估计误差互协方差公式.对于带观测时滞的三传感器目标跟踪系统的Monte Carlo仿真例子证明了算法的有效性.     

改进的退避算法在战术业务流中应用研究

研究战术的网络业务流问题。针对传统的网络退避算法由于网络信道访问频率过大,容易造成节点缓存队列拥塞等问题,特别是退避算法中的参数选择问题严重影响网络性能传输。提出了一种改进的退避算法应用于战术网络业务流中。改进的算法首先为结点引入适当的竞争系数,使得对于信道的访问可以根据当前网络的突发状态合理分派,同时根据网络状态和冲突节点发生情况,对竞争窗口大小分别采用线性和多重下降等方式进行动态调整,有效地改善网络的性能。仿真结果表明,改进后的退避算法具有较好的性能,有效降低了网络信道访问冲突发生概率,提高了网络系统的吞吐量。     

星地激光通信相对运动研究与仿真

星地激光通信系统中,为了确定激光链路的传输方向,确定卫星相对于地面站的位置参数。采用两行星历数据的轨道六要素,根据坐标变换原理,依次计算卫星在地心轨道坐标系、地心惯性坐标系和地心地固坐标系中的位置,再由地面站的经纬度和海拔计算在地心地固坐标系中的位置分量,最后计算在观测坐标系中卫星相对于地面站的位置参数,包括方位角、仰角和斜距。在MATLAB上进行仿真,输出与卫星工具箱仿真的二体模型时空分布相一致,证明了方法的正确性,可为星地激光通信系统的研究提供参考。     

无线传感器网络能量异构算法的仿真研究

研究无线传感器网络能量异构性问题,针对目前分簇算法主要集中于同构网络,且存在簇头选举机制不合理、网络稳定周期短、节点能耗不均衡等问题,为延长网络稳定周期,提高其在生命周期中所占比例,均衡各节点能量消耗,提出一种中心控制的能量异构分簇算法CHCA.算法采用虚拟节点的思想,通过原网络与虚拟网络间的映射与逆映射,改善簇头选举机制.仿真结果表明,提高了网络的稳定性,充分利用高级节点的能量,均衡了网络中各节点的能量消耗,算法可应用于能量异构的网络.     

Weber定律下尺度空间的自适应构建

在Weber定律的启发下提出一种基于"恰可识别差异"的尺度空间自适应构建方法。Weber定律认为人类感知模式不仅与刺激的变化有关,而且与原刺激强度有关。基于此观点,在图像尺度空间的构建过程中,首先以Marr视觉理论的屋脊型边缘和阶梯型边缘的特征之和计算图像的信息量,再通过实验获得人类视觉能感知到"恰可识别差异"时的图像信息量变化,最后通过曲线拟合自适应构建图像的尺度空间。实验结果表明,该方法充分体现了人类视觉感知特性,与其他尺度空间构建方法相比,在目标匹配实验中,匹配数目提升了25%以上;在去噪实验中,本算法的去噪效果良好。     

SINS大失准角初始对准的改进算法研究

在捷联导航系统优化控制的研究中,捷联惯导系统(SINS)初始对准的误差方程存在是非线性,对于静基座初始对准造成误差较大。传统采用的方法是将失准角视为小角度,可将误差模型线性化,利用KF完成静基座的初始对准。但是对于动基座大失准角来说,多采用非线性滤波方式来解决,建立误差模型,并采用UKF滤波进行数据融合。由于非线性模型的噪声参数未知等原因,常规的UKF可能会出现滤波发散现象,为解决上述问题,提出采用自适应方法的UKF来对建立的非线性模型进行滤波。仿真结果表明,在大失准角情况下,采用非线性模型的AUKF比UKF滤波具有更好的对准精度和更快的收敛速度,可为优化设计提供参考。     

基于灰色神经网络的骨折愈合应力预测

在骨折愈合应力准确预测问题的研究中,骨折愈合受许多因素的影响,应力是主要因素之一。为了加快骨折愈合的速度和提高质量,及时了解骨折愈合过程中应力的变化趋势并调整加力的大小,就显得很重要。然而应力的变化是不确定的,用传统的观察法医生很难确定次日应力的大小,用单一的GM(1,1)模型预测精度也不高。根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,提出了基于灰色系统理论及径向基神经网络的组合预测模型。先用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,用已有的实测应力数据对次日的骨折断面应力进行预测,然后用实测值与预测值的差值训练神经网络,从而可以对灰色预测的值进行修正。实验结果表明:提出的应力预测的模型获得较高的预测精度,说明组合预测模型效果优于单一的灰色预测模型。