基于雷达数据融合与多模型组合落点坐标预测

靶场试验中常用连续波雷达测试弹丸的落点坐标,由于雷达故障、天气异常、火炮故障等突发因素有时会导致弹丸跟丢,无法准确测试出相应的落点坐标。因此,提出基于雷达数据融合与多模型组合的落点坐标预测方法。该方法把共同参试的初速雷达的径向速度和初速作为输入向量,落点坐标作为输出向量,建立从初速雷达到连续波雷达的支持向量回归机、BP神经网络和遗传算法优化LSSVM等非线性映射模型,再把四个模型预测值进行组合,计算出组合模型预测值。试验结果表明,组合模型预测精度高于所有单项模型,可以作为落点坐标预测模型。

利用声震原理测量弹箭落点坐标方法的探讨

本文对声震测量技术定位原理及方法进行了初步分析,给出了多应变量最小二乘法求解落点坐的数学模型,并对其精度进行了初步分析.

大范围散布弹丸落点测量最优布站方法

针对大范围散布弹丸落点测量优化布站问题,通过前方交会误差公式分析了影响弹丸落点测量布站的因素,指出传统上的最优交会角对布站的指导性不强,进而分析了弹丸散布和清场范围对布站的影响,建立了最优布站的优化模型。针对大范围测试的需要,根据弹丸落点服从不同分布,提出了采用区域内最小误差、最大误差和平均误差作为评价布站优劣的综合指标,并通过计算机模拟进行求解。提出了采用基线长度指导试前布站的方法,给出了任意散布和清场范围时的最优布站方法。

乒乓球精确旋转、速度及落点数据的人工神经网络模型研究

旋转是乒乓球最核心的致胜因素,研究乒乓球的运动轨迹一定应考虑旋转因素。基于此,设计实验获得乒乓球精确的初始位置坐标、初始速度及方向、旋转速度及方向;将这9个初始数据作为神经网络的输入信息,将精确的落点坐标作为输出信息,利用人工神经网络算法探讨输入、输出信息间的相关性。实验结果显示:初始速度、旋转速度、初始位置坐标与球落点坐标之间存在相关性。

火力压制试验弹丸落点脱靶量测试方法研究

本文针对传统地面炸点测试系统受地形及机动条件约束无法满足试验火力压制科目中落点脱靶量测量的问题,提出研制一套在无人机上安装自动指向摄像系统的高空拍摄装置。利用地面设置的外定标完成摄像系统内部参数修正,通过像面修正和目标位置提取,实现弹丸地面落点的高精度测试坐标的获取。实验结果表明,利用本文建立的系统,相机的成像大小为727.9m×352.7m,成像精度能够满足弹丸散布范围纵向100m及横向300m的测试需求;在探测器像元数为4096×2048的情况下,相机的成像精度较高,满足测试精度的试验要求。本文方法具有重要的理论意义及应用价值。

曲面地表对远程火箭弹弹道影响的计算方法

远程火箭弹飞行时间长、射程远,必须考虑地球曲面地表对弹道的影响。分析了椭球地表模型下重力加速度的算法以及远程火箭弹射程的确定方法,根据远程火箭弹动力学模型,设计了一种以落点为原点的落点坐标系弹道仿真方法,比较了平面地表弹道模型、椭球地表弹道模型以及基于落点坐标系的曲面地表弹道模型的仿真效果。仿真结果表明,该方法不仅比椭球地表弹道模型简单而且精度很高,可以很好地解决曲面地表对弹道的影响。

低空多目标点连续精确快速空投路径规划

当自然灾害、事故发生时,救援任务就变得十分迫切,其中救援物资的投放是救援任务中不可或缺的一部分。然而,在很多情况下,车辆、船舶等救援运输工具不能快速甚至不能到达事故现场,因此,采用空投方式投放救援物资就变得非常关键。采用空投方式进行救援物资的投放,必然要对飞机在飞行过程中的投放点进行规划,之前有专家、学者对此做过分析研究,对飞机的飞行轨迹进行了规划[1].