基于信息熵的多属性群决策通指装备效能评估算法

基于通指装备效能评价指标的多样性和描述语言的模糊性,首先将对通指装备评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于信息熵排序的模糊多属性群决策算法,实现对通指装备的综合评价．最后,通过通指装备效能评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性．     

基于模糊多属性决策的威胁度评估与排序研究

应用模糊多属性决策理论与方法,提出一种对多批目标威胁度大小综合评估和排序的方法。此方法用模糊集和模糊数来定义和表述问题,应用模糊多属性决策方法和模糊算法实现威胁度评估并排序,使结果更能逼近于真实的空中态势状态,有利于现代实战环境中实现作战指挥决策的科学化。     

空间预警系统建立导弹目标优先级的多属性决策

空间预警系统在多传感器多目标的情况下需要传感器调度,而建立目标优先级是有效进行传感器调度的第一步。由星载传感器所得图像对目标特征进行估计具有很大的不确定性,直接影响到导弹目标优先级的建立。首先通过作战分析确定出导弹目标的主要属性,采用层次分析法评价属性的权重,然后在不确定的条件下对属性求期望值,使用3种多属性决策方法评价导弹目标的威胁程度,最后取期望值作为导弹目标的威胁评价。正交实验结果表明算法具有很强的实时性和实用性。     

面向城市作战的坦克分队多目标威胁评估

针对传统TOPSIS方法在解决坦克分队战场目标威胁评估时所包含评估指标信息不完整的问题,提出了利用直觉模糊熵改进的TOPSIS多目标威胁评估方法。根据城市作战特点建立坦克分队战场目标威胁评估指标体系,明确评估指标评价语言与直觉模糊数之间的对应关系,利用组合赋权法确定评估指标权重,利用直觉模糊熵改进的TOPSIS方法对城市作战中坦克分队单时刻、多目标威胁评估进行仿真分析,得出最终的目标威胁排序。结果表明,所提算法包含评估指标评价信息完整,并能对决策者风险偏好进行灵敏度分析,灵活性强,可靠性高。     

导弹武器规划方案模糊多属性决策方法

针对具有模糊决策信息的导弹武器规划方案排序问题,给出了一种模糊多属性决策方法。首先将专家给出的自然语言模糊评价指标转换成用三角模糊数表示的定量指标;然后采用Bonissone近似计算公式进行模糊指标值和模糊权值的乘积运算;对模糊加权矩阵,给出模糊TOPSIS方法进行方案排序。     

基于模糊多属性的机群空面多目标任务分配

飞机编队在执行空面作战任务时,在进行多目标任务分配之前必须对作战的目标进行有效评估。考虑目标的威胁、政治价值和经济价值等不同属性,建立了多目标分配综合价值评估指标;运用模糊多属性法和G.A.M iller九级量化理论对目标综合价值进行量化,并采用离差最大组合赋权法求出各属性权值,建立单机多目标分配模型。提出基于数据链通信的编队多目标最优分配算法,最后给出仿真实例,仿真结果表明此方法能合理有效地对多目标进行最优分配。     

基于变权TOPSIS法多属性威胁评估与任务调度

多机多目标协同空战模式下,针对动态空战态势信息的实时威胁评估和攻击任务调度问题,首先提出了空战威胁评估指标,将各评价指标相对优属度作为决策矩阵,建立基于多属性决策的优势评估模型。基于熵权法确定目标属性客观权重,基于群组AHP法确定目标属性主观权重,目标属性主客观权重进行融合得到组合权重。然后建立能够全面反映多因素对最终评估影响的变权TOPSIS多属性决策模糊威胁评估模型,并阐述了变权TOPSIS方法的计算步骤。利用蚁群算法进行任务调度。最后给出实例,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

多机协同空战中的威胁评估与目标分配

提出了一种基于工程模糊集理论的多机协同空战威胁评估方法,通过对优势指数模糊规范化得到评估指标相对优属度,利用相邻指标相对重要性模糊标度值确定评估指标权重系数,应用模糊优选模型计算综合优势评估值,实现了多机协同空战中的威胁评估.在综合考虑威胁与优势的基础上,给出了多机协同空战目标分配的基本方案.仿真结果表明,所提方法能够有效解决多机协同空战中的威胁评估与目标分配问题,且算法简洁,有较好的实时性.     

基于模糊语言对军事物流效益评估的多属性决策

军事物流是影响军事行动成败的重要因素,军事物流的效益与部队战斗力的形成与再生密切相关．为了更好的对军事物流效益进行评估,对于评估指标属性值,利用三角模糊数进行定量表示,结合离差最大化原理对三角模糊属性值的主客观权重进行修正．接着,利用多属性决策中的TOPSIS方法对军事物流效益进行评估．最后,结合实例说明该方法综合考虑主客观因素,有助于进行军事物流方案的选择,有效降低指挥员决策的主观随意性．     

基于不确定多属性决策的空中目标威胁评估技术

针对现有空中目标威胁评估方法存在的不足,提出了一种基于不确定多属性决策的威胁评估技术,建立了威胁评估的属性体系,考虑了目标战术机动和指挥员主观决策对威胁程度的影响,分析了属性最优权重的求取方法,给出了基于区间数相对优势度的目标威胁排序方法.最后给出了一个应用实例,实例证明,该技术合理有效,评估结果准确,能有效减小误差.     

面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架

针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的引入,构建适宜电磁信号处理的半监督学习框架,实现对无标签信号样本的有效利用。为了验证所提算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,该方法在半监督条件下能训练出高效的分类器,获得优异的调制识别结果。     

超远程火炮安全装药多指标优化分析

通过计算分别建立了超远程火炮全装药和小号装药内弹道多目标(指标)优化模型,采用基于空间测度为标准的TOPSIS方法对方案进行了综合优化、排序,从而获得确保发射安全的满意装药方案。计算实例表明:TOPSIS方法是一种解多指标优化问题的有效方法,多指标优化模型可作为内弹道设计方案优化工具。     

基于MATLAB/GUI的MIMO通信仿真软件设计与实现

为满足采用不同调制方式和空时编码类型的MIMO(Multiple Input Multiple Output)通信的性能分析需求,在深入研究MIMO通信机理和空时编译码机理基础上,基于MATLAB/GUI软件环境进行MIMO通信仿真软件设计,实现了对不同参数条件下MIMO通信系统性能分析的可视化、可交互性。仿真结果表明DBLAST(Diagonal Bell-Labs Layered Space-Time)在4FSK(Frequency Shift Keying)和QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)调制方式下性能较优,利用设计的仿真软件可对MIMO通信的参数优化配置提供指导。     

基于改进IMM-UKF的弹道导弹再入段跟踪数据滤波

针对弹道系数未知的弹道导弹再入段跟踪雷达测量数据滤波这类非线性强的滤波问题,提出可变多模型无迹卡尔曼滤波算法。利用无迹卡尔曼滤波逼近精度高,计算量小,适应于任意非线性模型的特点,将其作为多模型的基本滤波器;滤波算法根据各模型正确描述目标状态的概率,动态地改变多模型数量和模型参数。上述方法的综合运用,提高对目标状态估计精度,降低了计算的复杂度,仿真实验验证了方法的有效性。     

基于改进IMM-UKF的弹道导弹再入段跟踪数据滤波?

针对弹道系数未知的弹道导弹再入段跟踪雷达测量数据滤波这类非线性强的滤波问题,提出可变多模型无迹卡尔曼滤波算法。利用无迹卡尔曼滤波逼近精度高,计算量小,适应于任意非线性模型的特点,将其作为多模型的基本滤波器;滤波算法根据各模型正确描述目标状态的概率,动态地改变多模型数量和模型参数。上述方法的综合运用,提高对目标状态估计精度,降低了计算的复杂度,仿真实验验证了方法的有效性。     

多尺度方法在强非线性系统中应用的一个注释

多尺度法在求解非线性系统时，目前所得到的结果多集中在弱非线性系统上。论文对多尺度法进行了改进。对强非线性杜芬系统进行了变换，得到了强非线性杜芬系统存在3个解的结论，其中大的和小的是稳定的，中间的是不稳定的，物理上实现哪个稳定运动取决于初始条件。     

色噪声环境下MIMO雷达相干目标角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达相干目标角度估计问题,提出一种基于目标信息矢量重构的角度估计算法.算法对MIMO雷达的接收数据进行了低复杂度改进,通过计算四阶累积量,得到一组矢量并证明该矢量包含所有目标的角度信息,通过重构Toeplitz矩阵,结合MUSIC算法实现了色噪声环境下MIMO雷达相干目标的角度估计.算法保留了MIMO雷达的阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯白噪声和色噪声的能力,实现了相干目标的有效估计,更利于在实际中应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.     

机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

基于三阶段方法的数据链网络组织流程设计

针对数据链网络组织流程设计问题,在分析了单重任务的三阶段组织设计方法的基础上,提出了联合多重任务组织流程设计方法,建立了数据链网络组织流程设计框架。通过平台任务模型的改进和着色决策层级树模型的构建,有效解决了任务–平台配置中的平台资源冲突,提高了数据链网络的组织决策协作有效性及效率,在理论与实践上对于数据链的组织运用都具有一定指导意义。     

An interactive approach to multicriteria sorting for quasiconcave value functions

In this article, we develop an interactive algorithm to place alternatives in ordered preference classes for a decision maker (DM) with an increasing quasiconcave value function. Such value functions are quite general in that they include linear and concave value functions. Our aim is to elicit sorting information from the DM as few times as possible; our algorithm places other alternatives using previous responses from the DM utilizing properties of quasiconcave value functions. As an application, we sort 81 global MBA programs into preference classes using criteria such as alumni career progress, idea generation, and diversity. We study the performance of our proposed algorithm, when we change the number of criteria, number of alternatives, and introduce response errors. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 61: 447–457, 2014