虚拟现实在坦克机动性虚拟试验中的应用技术研究

长久以来坦克的实地试验耗费人力物力巨大,虚拟试验的引入解决了这个问题。主要研究了虚拟环境中军用车辆特别是坦克机动性虚拟试验时动力学模型的建立,建立了虚拟环境下坦克的实时动力学模型,并且描述了整个虚拟试验视景仿真系统的组成及其实现过程,通过对模型的实际检验说明坦克机动性虚拟试验可以很好的模拟坦克的实地机动性试验。     

DVENET中坦克装甲车辆机动性仿真的研究

以多体系统动力学为理论基础 ,对真实坦克进行简化 ,建立了适合在DVENET中使用的坦克模型。并以此模型为基础 ,提出了对DVENET中的坦克装甲车辆进行动力学分析、运动学分析和地形匹配的方法。最后 ,根据这些方法建立了坦克装甲车辆的机动性仿真模型 ,并在DVENET中实现了机动性仿真     

VENET中坦克装甲车辆机动性仿真的研究

以多体系统动力学为理论基础,对真实坦克进行简化,建立了适合在DVENET中使用的坦克模型.并以此模型为基础,提出了对DVENET中的坦克装甲车辆进行动力学分析、运动学分析和地形匹配的方法.最后,根据这些方法建立了坦克装甲车辆的机动性仿真模型,并在DVENET中实现了机动性仿真.     

基于新息正交性抗野值的自适应的α-β-γ滤波跟踪器

针对传统α-β-γ滤波器抗野值能力差和受跟踪精度与收敛速度之间的矛盾以及系数固定的影响而难以跟踪强机动性目标的局限性,设计了一种基于新息正交性抗野值的自适应的α-β-γ滤波跟踪器。该滤波器通过判断α-β-γ滤波新息序列估计值的正交性质是否丧失而判别出观测值中是否存在野值,采用活化函数对新息序列进行加权修正,利用活化函数的性质,恢复新息序列原有的统计特性和正交性,从而达到抗野值的目的。同时,根据目标机动性的变化,利用跟踪误差调整模糊集系统的输出,在保证精度的前提下,得到自适应的系数值,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了跟踪精度与收敛速度之间的矛盾。计算机仿真结果表明,在满足所要求精度的前提下,该算法可以克服传统算法的局限性,解决野值剔除问题,并有效跟踪强机动性目标。     

野战防空导弹武器系统综合机动性灰色关联度分析

本文应用灰色系统理论中关联度分析和模糊数学中隶属函数方法,对当前外军装备的九种主要低空近程野战防空导弹武器系统机动性进行分析、评判。其结果对野战防空导弹的论证、研制和使用均具有一定的参考价值。     

一种3自由度自动导引车的运动学建模与仿真

具有两个可操舵驱动轮的自动导引车是一种3自由度运动平台，由于它能在平面上自由行驶，实现位置和方位的独立控制，具有很高的灵活性和机动性。本文建立了小车的逆运动学模型，对其运动特性进行了解析，并在此基础上对小车的路径跟踪运动进行了仿真研究。     

重要交通设施一体化防护系统分析

提出了建立集威胁探测与告警、信息融合与数据处理及各种对抗措施于一体的一体化防护系统。该系统应具有合同性、快速反应性、机动性以及构成的模块化和智能化的特点。详细阐述了该系统的逻辑结构、效果评价方法和量化标准 ,并可根据防护概率优选、优化防护手段。由于一体化防护系统对交通目标的防护具有主动性、实时性和针对性 ,因而可大大提高重要交通设施在战争中的生存能力。     

一种基于蚁群算法的数据关联方法

提出了基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法--ACDA(Ant Colony DataAssociation).算法基于目标与量测之间的距离信息、角度信息和速度信息,依靠蚁群算法的优化机制,确定目标航迹和量测的正确关联,并且采用扩展卡尔曼滤波对目标状态进行估计.实验结果表明,该方法对应用在机动性较弱的高速小目柝数据关联时能够获得较高的正确关联率,且运行时间较短.     

处理多目标决策问题的一个方法

现实生活中遇到的决策问题大多是多目标的决策。例如,在选择一个武器系统的方案时,往往要考虑精度、可靠性、可维护性、机动性、生存能力、体积、重量以及成本等多个目标。因而研究多目标的决策问题是很有意义的。本文给出处理多目标决策问题的一个新方法。     

自适应卡尔曼滤波技术在动目标跟踪中的应用

本文论述了自适应卡尔曼滤波法,以及一种用在空中目标角跟踪问题中的算法。自适应卡尔曼滤波技术旨在估计系统状态的同时,根据滤波器的输出,或估算噪声协方差矩阵,或在不太了解噪声的情况下估算卡尔曼增益矩阵。由于模型是线性化的,且被跟踪目标的机动性是未知的,故在跟踪回路中使用自适应方法证明是正确的。     

防空仿真系统中多层次飞行靶标作战规划研究

提出了防空虚拟战场中多层次多智能飞行靶标协同作战的仿真方法,给出了机群的战术和航路规划算法.研究了分层作战计划并制定了战术编队和队形保持方法,根据虚拟战场威胁情况建立飞行路径图,并对路径图进行了多样化处理和约束处理,利用遗传算法针对长机进行航路规划.针对飞行器实施作战任务过程中可能面临的新威胁,设计了实时重规划方法.仿真实例验证了多层靶标规划的可行性和机动性,可作为其他作战仿真系统中空袭方的执行参考.     

一种基于SR-UKF的GPS/DR组合定位算法

针对智能车辆机动性运动的定位问题提出了一种基于平方根Unscented卡尔曼滤波的GPS/DR组合定位方案和算法.基于组合定位模型状态方程线性和观测方程非线性的特点,提出了将标准平方根卡尔曼滤波同SR-UKF相结合的非线性滤波算法.该算法在时间更新阶段减少了滤波算法的运算量,提高了滤波算法的效率.仿真结果表明:与基于EKF的非线性滤波算法相比,本算法具有更高的滤波精度和更好的滤波稳定性,同时,同通用SR-UKF相比又具有较高的运算效率,完全适合于资源有限的车载导航系统.     

高动态GPS/INS组合导航算法研究

首先介绍了新型深组合GPS/INS系统原理图及组合导航滤波算法。在该算法中，组合卡尔曼滤波器除完成INS误差及GPS接收机时钟误差的估计外，还参与了GPS码跟踪，即完成传统码跟踪环中环路滤波器的功能。采用自适应码跟踪误差估计器补偿组合卡尔曼滤波器测量值中的相关分量，从而消除了传统组合中不稳定的主要根源。然后进行了计算机仿真计算，仿真结果表明，新型深组合GPS/INS导航算法适用于机动性较高的载体。     

战争与和平中的技术(下)——今日的军队:艰难而缓慢地向自动化前进

坦克增强了军队的机动性,机关炮和导弹增强了军队的火力,无线电和电话增强了军队的联系能力,但是,在美国军队中,步兵编制仍要保持总兵力的四分之一到一半。其它大国的军队情况也大致相同。某些专家竭力主张用核武器、化学和生物战争以及游击战术取代传统的步兵。但是战争最终还是要靠步兵持续到胜利或失败。南大西洋和两伊战争就是两个例子。技术高度发展的国家正试图发展部队的机械化,从而使普通战士     

作战指挥自动化系统的效能准则和分析方法初探

现代战争对作战指挥的要求越来越高。由于武器系统射程、机动性和杀伤性能急剧提高,战斗将在地面、空中、地下、正面、翼侧、后方同时或交错展开,战场情况极其复杂,指挥的作用显著增大。指挥方面的任何微小失误都可能造成严重后果,且往往来不及纠正,而在指挥水平上高于敌人,则可     

基于时间谱信息的低分辨雷达飞机目标分类

雷达目标空间状态随时间的变化特性从侧面揭示了的目标的本质,这种目标空间状态随时间呈现的分布特性称之为目标的时间谱,而利用目标的时谱信息(目标的航迹、速度、机动性、空间坐标信息)可以简化(或缩小)待识别目标的范围。用低分辨雷达测量得到的时间谱信息作为特征,采用模糊逻辑规则对五类飞机目标进行分类判决。结果表明:基于时间谱信息的飞机目标分类为低分辨雷达飞机目标识别提供了一个有效的辅助手段。     

基于反步法的矢量推力旋翼机建模及仿真研究

结合传统四旋翼无人机与可倾转旋翼机的特点，提出了一种具有矢量推力的四旋翼无人机。该无人机兼具传统四旋翼无人机垂直起降和悬停、可倾转旋翼机高机动性的优点，并可为其指定期望俯仰角和期望偏航角，使其具备了完成多元化任务的功能。控制系统采用分层设计的思想，上层为位置控制系统，下层为姿态控制系统，二者均采用反步法进行控制率设计。仿真实验结果表明，设计的控制系统可靠有效，矢量推力四旋翼无人机可以快速、精确地完成设想的机动动作。     

地空导弹火力单元最佳兵力机动线路的选择

地空导弹火力单元兵力机动线路的选择是一个多因素评价问题。给出了影响地空导弹营火力单元兵力机动线路选择的因素 ,主要包括兵力机动线路的长度、线路的路况、隐蔽性、地空导弹武器系统的机动性和防护能力。其中路况因素由线路的路面、天气状况及交通情况决定。以这些因素为指标 ,采用二级模糊评判原理对兵力机动线路进行综合评判 ,给出兵力机动线路的等效线路长度 ,利用动态规划算法求解兵力机动的最佳线路 ,最后给出算法的一个实例     

水下机器人的S型模糊神经网络控制

模糊神经网络控制已经成功应用于水下机器人运动控制中,但其运算过程和训练算法比较复杂,对嵌入式硬件要求也较高.根据带翼水下机器人的运动特性提出了S型模糊神经网络控制方法,并推导了网络权值学习算法,最后以XX水下机器人为研究对象进行了仿真实验.试验结果表明,与基于高斯型隶属函数的模糊神经网络控制器相比,在没有过多损失整体控制品质的情况下,其网络算法得到极大简化,运算速度得到了提高,反应能力增强,非常适用于对精确定位能力和运动速度要求不高,但要求高机动性的水下机器人.     

NSHV机动目标跟踪的自适应模型算法

临近空间高超声速飞行器具有飞行轨迹多变、机动性强等特点,而周期性的滑跃式飞行是其常用的重要机动形式。将目标加速度建模为时间自相关的随机过程,结合“当前”统计模型的自适应跟踪思想,提出了一种针对临近空间高超声速飞行器机动目标跟踪的模型。采用容积卡尔曼滤波算法分别对单模型和交互式多模型进行了蒙特卡罗仿真分析,结果表明该模型在跟踪临近空间高超声速飞行器时有较好的跟踪精度和适用性。