摘要：高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法。其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪。最后通过仿真试验进行比较,验证了此在线反馈滤波算法在跟踪高超声速飞行器时的有效性。

摘要：针对未来新兴作战概念建模和验证需求,分析国内外作战概念建模和验证现状,采用体系工程建模分析与验证方法,构建基于DoDAF2.0框架和推演仿真的作战概念建模和验证方法,提出要害破击型和优势压倒型的作战概念制胜机理分析方法,并以美国海军一体化协同防空作战概念为例,进行作战概念建模和效能验证分析,初步验证了方法可行性。