Simulation of Control and Guidance System for the Spinning Missile

Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｎｄ　Ｇｕｉｄａｎｃｅ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　Ｓｐｉｎｎｉｎｇ　ＭｉｓｓｉｌｅＭｅｎｇＤａｉｋｕｉ（ＣｈｉｎａＣｈａｎｇｆｅｎｇＳｙｓｔｅｍＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｐ．Ｏ．Ｂ...     

巡航导弹对地空导弹的突防概率仿真研究

提出了巡航导弹对地空导弹突防能力研究的必要性，建立了巡航导弹与地空导弹的攻防对抗模型，在典型作战条件下对巡航导弹的突防概率进行了大量的统计仿真，结果表明，建立的攻防对抗模型是准确有效的。另外，对仿真结果进行了深入地分析研究，得出了提高巡航导弹突防能力的多种有效措施，为巡航导弹的设计定型和作战使用提供了强有力的科学理论依据。     

从海湾战争看防空武器和地地战术导弹的发展方向

通过剖析海湾战争,阐明现代局部战争中空袭和防空作战的重要战略地位和对战争进程与结局的决定性影响,论述了野战防空武器系统发展的方向。具体分析了地地战术导弹使用的得失,论述了地地战术导弹将加快发展并提高战技性能的前景。     

基于STAGE的单舰防空反导仿真实现

单舰防空反导是现代海战中舰艇作战使用研究的重点和难点,也是舰艇战斗力形成的关键。在对舰艇防空反导仿真进行深入研究的基础上,提出了运用STAGE构建单舰防空反导仿真系统的基本框架,并详细描述了系统仿真模型的构建以及运用STAGE的实现方法。     

改革实验教学方法 构建创新实验平台

改革实验教学方法,创造一个开放式的充满竞争和活力的创新教学环境,是高校实验改革的必然趋势。提出了一种以分阶段、分类型、分层次实验教学为主线,通过引导式实验教学方式激发学生兴趣,以兴趣促创新实验教学模式,并阐述了相应配套改革措施。     

宽频反辐射导弹的攻击过程建模及Matlab仿真

详细分析了宽频反辐射导弹攻击辐射源的主要过程,包括空间信号传输、电子信号接收、电子信号处理、测向定位和导弹导引控制环节,给出了各环节的教学模型.利用Matlab开发环境,从作战指挥角度出发,设计并实现了多辐射源抗宽频带反辐射导弹攻击效果的仿真系统.系统可以对辐射源信号发射频率,辐射功率、辐射源相对位王、辐射源工作时序等参数进行灵活设置,为多辐射源抗反辐射导弹攻击策略研究提供了一个有效的仿真平台.     

支持功能重配的导弹集成优化设计平台研究

导弹武器系统总体设计过程的复杂性,对模型集成、过程集成和应用集成提出了更高的要求.在集成设计平台、多学科设计优化的基础上,提出支持功能重构的导弹集成优化设计平台框架,实现了导弹系统组成动态定制、优化及仿真模块定制、流程定制、数据集成关系定制等功能,并对其中一些关键技术进行探讨,最后实现了一个原型系统.     

基于逻辑关系的导弹武器诊断系统仿真实现

通过对导弹武器系统基本组成及工作原理的详细分析,将其划分为节点和仪器两类,利用这两类的逻辑关系构建仪器正常工作状态下的等效功能模型。根据等效功能模型内部的控制、测量、工作回路间的逻辑关系建立内部逻辑方程组;同时根据等效部件间的输入、输出关系构建外部逻辑方程组。利用已建立的内、外部逻辑方程组根据测试操作步骤进行功能仿真。并以导弹安全发火装置为例,介绍了本方法进行仿真实现的全过程。     

基于语言量词的变权综合决策方法

利用Borda函数和语言量词将因素状态向量转化为因素的序分值向量,并由序分值向量构造出一类新的激励型状态变权向量,据此建立一种基于语言量词的变权综合决策模型.为说明此决策模型反映语言量词语义的效果,对一些典型语言量词所构造的变权综合决策模型和相应的OWA算子进行了对比分析.最后给出一个应用实例.     

基于DCNN的弹道中段目标HRRP图像识别

针对弹道中段目标识别问题,现有的基于高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)的识别方法直接提取一维HRRP(1-dimension HRRP, 1D-HRRP)的整体特征,对局部特征提取能力较弱,且由1D-HRRP数据提取的特征的表达能力有限,为此提出了一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural network, DCNN)的弹道中段目标HRRP图像识别方法。首先,将1D-HRRP转化为0-1二值图像,从而把数值变化特征转化为图像结构特征;然后,构建DCNN逐层提取图像的局部特征和共性特征并进行识别;最后,结合Dropout和L2正则化双重机制缓解DCNN过拟合问题,利用AdaBound算法提高DCNN训练收敛速度和识别正确率。实验结果表明,所提出的基于HRRP图像的弹道中段目标识别方法比其他12种基于1D-HRRP或二维HRRP(2-dimension HRRP, 2D-HRRP)的识别方法正确率更高,在测试数据集上达到了96.28%,实验结果验证了该方法的有效性。