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兵工学报
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高修柱

月刊

1000-1093

acta@cos.org.cn

010-68962718;68963060

100089

北京2431信箱

兵工学报/Journal Acta ArmamentariiCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊以反映兵器科学与技术领域的最新科研成果，促进科学发展，繁荣学术交流为宗旨。以介绍与兵器相关的基础理论、应用研究实验分析和工程技术等为主要内容。其专业涉及军用车辆、军用光学、电子技术、火炮、枪械、弹药技术、控制技术、力学工程、化学工程、机械工程、材料科学和应用数学等诸多领域。
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    基于OODA环的杀伤网节点重要性评估

    陈登陈楚湘周春华
    363-372页
    查看更多>>摘要：基于网络信息体系的联合作战中，破坏敌杀伤网、降效敌杀伤体系作战效能，要求能够识别敌杀伤网中关键节点。基于OODA环理论及杀伤链概念建模，利用节点删除法，通过网络作战能力及网络循环效率两项指标的下降程度评估杀伤网节点的重要性，克服传统评估方法在指标计算中存在冗余的问题，提高评估精度。采用该方法评估某作战演练中敌方杀伤网节点的重要性，精准识别指挥决策节点的枢纽作用，验证方法的有效性，并对杀伤网节点的重要性进行评估排序，为选择进攻要点提供依据。

    OODA环杀伤链节点删除法作战能力循环效率

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    基于Mogrifier-BiGRU的飞行器轨迹预测

    张堃杜睿怡时昊天华帅...
    373-384页
    查看更多>>摘要：针对当前飞行器轨迹预测准确性低的问题，引入双向传播机制和Mogrifier数据耦合模块，改进传统门控循环单元网络，提出基于Mogrifier-BiGRU的飞行器轨迹预测算法，加强网络对历史数据的学习与记忆，使得输入信息与隐藏层数据的充分耦合，提高预测准确度。仿真结果表明，所提方法对飞行器轨迹预测的准确度可达到96。26％，满足我方作战指挥人员对战场态势趋势准确预测的实际需求。

    轨迹预测双向门控循环单元Mogrifier数据模块深度学习

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    水下弱目标跟踪的深度学习方法研究

    杨家铭潘悦王强曹怀刚...
    385-394页
    查看更多>>摘要：针对水下弱目标跟踪受干扰和噪声影响容易出现量测丢失或偏差，导致传统Ka1man滤波方法跟踪误差显著增加甚至出现发散的问题，为此提出一种基于神经网络的目标跟踪方法，利用深度神经网络解决不同运动模式下目标方位跟踪的问题。水下目标跟踪的神经网路模型可通过运动模型生成大量量测数据进行充分训练，有效解决水声目标数据少、标记样本不足的问题;在量测不连续条件下，提出一种新的损失函数用于增强目标跟踪模型的稳健性;对未学习的仿真数据及实测海试数据进行测试。研究结果表明:构建的卷积神经网络(Convo1utiona1 Neura1 Network，CNN)模型适用于3种不同运动模式下的目标，能在平台静止和运动两种情况下稳定跟踪目标;CNN模型较传统Ka1man滤波方法跟踪误差分别降低了7。75°和1。41°，验证了该模型的稳健性和可推广性。

    水下目标跟踪深度学习弱目标跟踪纯方位跟踪

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    增材制造316L不锈钢球形破片的弹道性能

    薛浩王涛黄广炎崔欣雨...
    395-406页
    查看更多>>摘要：为探索增材制造316 L不锈钢球形破片的弹道性能，采用选择性激光熔化(Se1ective Laser Me1ting，SLM)技术制造316L不锈钢材料毛坯，通过机加工、抛光等操作得到了直径12 mm的增材制造316 L不锈钢球形破片。开展打印态316 L不锈钢材料的显微计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)和静动态力学试验研究，获得了打印态316L不锈钢在材料沉积方向的Johnson-Cook(JC)模型参数，进行了增材制造和传统冷轧工艺制造的316L不锈钢球形破片侵彻6 mm厚Q235钢靶的弹道试验。研究结果表明:增材制造球形破片的弹道极限速度比传统冷轧制造破片低2。5％左右，弹道性能有小幅提升，暗示了增材制造工艺用于制造战斗部预制破片的潜力;开展的数值仿真研究获得了与试验结果一致的剪切冲塞穿靶机理，仿真与试验穿靶速度数据比较吻合，弹道极限速度误差仅为1。4％左右，仿真结果也表明JC模型用于描述增材制造316 L不锈钢材料穿靶行为的可行性。

    球形破片弹道性能316L不锈钢增材制造

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    装备群选择性维修决策与任务分配联合优化

    马维宁胡起伟陈静贾希胜...
    407-416页
    查看更多>>摘要：为满足作战任务需求，对装备群进行选择性维修的同时进行作战任务分配，可有效提高装备群的整体作战效益。针对选择性维修决策与任务分配独立优化的问题，以最大化任务完成概率为目标，构建装备群选择性维修决策与任务分配联合优化模型，引入环境系数表征不同子任务的工作环境对单元状态的影响;通过求解马尔可夫模型得到单元的任务完成概率，进而得到子任务和整个任务的完成概率;采用基于随机密钥的遗传算法进行求解，分析环境系数对联合优化结果的影响，通过算例验证了模型和算法的有效性。研究结果表明:在选择性维修决策时考虑作战任务分配能够得到更优的结果;该模型可为战场环境下装备维修决策问题提供理论指导和技术支持。

    装备群选择性维修任务分配联合优化遗传算法

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    基于全部参数自适应Smith预估补偿的永磁同步电机滑模前馈控制及扰动抑制

    朱其新王嘉祺朱永红
    417-428页
    查看更多>>摘要：在永磁同步电机控制系统中，逆变器的延迟效应会降低系统的跟踪性能和稳定裕度。引入Smith预估补偿器可以补偿延迟环节对系统性能的影响，但Smith预估补偿器要求延迟时间和被控对象模型参数已知，这不符合实际情况。为此提出时变模型自适应预估方法，分别对延迟时间和被控对象模型参数进行自适应估计，实现Smith预估补偿器的全参数自适应。设计基于位置输出超前值预测和扰动抑制的滑模前馈控制器，与全参数自适应Smith预估补偿控制相结合，确保控制系统的全局稳定，降低系统对参数不确定的敏感性，并提高系统的抗扰性。仿真结果表明，与传统及多种改进的Smith预估补偿方法相比，该方法有着更高的跟踪精度，即使在非理想条件下，对参数不确定依然具有较强的鲁棒性，对随机扰动依然具有较强的干扰抑制能力。

    永磁同步电机Smith预估补偿全参数自适应估计位置输出超前值预测滑模前馈控制

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    轻量化弹道解算系统火控修正和瞄准线滤波预测

    申程张连超张卓朱文亮...
    429-442页
    查看更多>>摘要：为快速提高轻武器操作人员射击精度、缩短瞄准时间，设计一种超轻型、多种轻武器复用的弹道解算系统，并创新了火控修正方法。建立人体据枪-瞄准-击发过程模型，规划火控诸元解算、实时环境感知、多轻武器复用、交互和数据管理等基本模块，提出可快速、实时解算，基于国产化硬件平台的火控修正软件架构，通过系统综合设计，实现总重量394 g情况下的有效工作。针对显示滞后、击发装置延迟和传感器噪声等问题，结合人体卧姿射击运动特征提出一种瞄准线非线性扩展卡尔曼滤波预测方法，其误差补偿效果相比于匀加速预测补偿方法要好53。1％。为验证系统整体有效性，搭建600 m外场射击实验进行初学者分组对比测试。研究结果表明，该系统经短暂培训后可使新手迅速掌握白光瞄具射击要领，瞄准偏差方位方向为1。15 mm、俯仰方向为0。9 mm，可降低轻武器射击对个人经验依赖，提高射手的远距离射击能力。

    弹道解算系统轻武器火控修正扩展卡尔曼滤波瞄准偏差

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    深海环境下利用噪声抵消器和经验模态分解的拖船干扰抑制方法

    周健宋雪晶刘福臣张伟...
    443-453页
    查看更多>>摘要：针对深海环境下拖船自噪声在靠近端射和非端射方向产生的多途角扩展干扰影响拖曳声纳探测性能的问题，提出一种利用归一化最小均方误差(Norma1ized Least Mean Square，NLMS)噪声抵消器和经验模态分解(Empirica1 Mode Decomposition，EMD)的拖船干扰抑制方法。通过借鉴逆波束形成(Inverse Beamforming，IBF)的思想，对靠近端射方向的干扰波束进行相位补偿，重构出时域干扰信号，并将其作为自适应噪声抵消器的输入信号，基阵接收信号作为期望信号，利用NLMS方法调整滤波器的权值，进行初步干扰抑制。在此基础上通过EMD对噪声抵消器的输出结果进行分解得到多个本征模态(Intrinsic Mode Function，IMF)和残余分量，再利用匹配滤波方法筛选出用于重构拖船噪声的IMF，并在阵元域抵消完成干扰抑制，其中匹配模版为靠近端射方向频域干扰波束逆傅里叶变换得到的时域干扰信号。仿真数据和海试数据分析结果表明，与其他方法相比，所提方法能够大幅度抑制拖船自噪声产生的多途角扩展干扰，提升拖曳声纳在干扰盲区内对弱目标信号的检测能力。

    拖船噪声噪声抵消器经验模态分解检测能力干扰抑制

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    基于单矢量水听器时频声强法的非合作水声跳频信号多维参数估计

    王哲睿王燕王逸林梁国龙...
    454-465页
    查看更多>>摘要：针对传统方法对水下非合作跳频信号的多维参数估计效果不佳的问题，提出一种基于单矢量水听器时频声强法的非合作水声跳频信号空时频参数估计方法。利用矢量水听器声压通道与振速通道的接收信号建立时频域的短时互谱分布，分析噪声与信号在时频域分布的差异，通过迭代去噪法与连通域方法，对噪声进行抑制并平滑每跳的能量分布;采用复声强法对短时互谱矩阵进行处理，得到清晰稳定的跳频信号空时频分布;提取空时频分布的脊线并利用Haar小波变换对脊线进行奇异点检测，估计出信号的多维参数。仿真和水池试验结果表明，当信噪比大于-5 dB时，所提方法得到的参数估计归一化均方根误差小于0。05。

    单矢量水听器时频声强法空时频分布多维参数估计跳频信号

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    融合模型求解与深度学习的可见光通信非线性均衡器

    田大明苗圃
    466-473页
    查看更多>>摘要：沃尔特拉非线性后均衡器(Vo1terra Series Non1inear Post-Equa1izer，VS-NPE)可以补偿可见光通信(Visib1e Light Communication，VLC)的非线性失真和多径效应，但其结构复杂且均衡精度有限。在VS-NPE内核求解基础上，提出一种基于阈值自学习近似消息传递(Learned Thresho1d Approximate Message Passing，LTAMP)网络的非线性均衡器。修正样本观测矩阵以克服其列高度相关的缺陷;在改进近似消息传递(Approximate Message Passing，AMP)算法迭代的基础上，将算法每一次迭代的计算过程映射为一层特殊的神经网络，经逐层展开后构建出完整的LTAMP均衡器。所提方法融合了模型求解和深度学习的优势，可从样本中学习最佳的AMP参数，以克服其对噪声敏感且输出不稳定的缺陷，进而提升内核求解稳定性与计算精度。仿真结果表明，与稳固阈值AMP算法相比，所提方法在误码率为1×10-3时能取得2 dB的信噪比增益，且对样本噪声具有较强的自适应性，展现出优异的非线性失真补偿能力。

    沃尔特拉非线性后均衡器可见光通信近似消息传递算法深度学习

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