累积跟踪概率的舰载主动声纳作用距离衡量方法

通过对水面舰艇声纳主动工作方式探测概率及作用距离的分析,探讨了目前常用的单次探测概率衡量方式所产生的问题,提出了累积跟踪概率的衡量方法,并结合某作战训练系统,应用蒙特卡洛法进行了仿真计算,计算结果表明,该方法可有效满足舰载声纳主动工作方式探测概率及作用距离的衡量需求,可为水面舰艇反潜作战的配置方法和指挥决策提供较高的参考价值。     

战斗机隐蔽接敌轨迹优化方法

针对空战对抗的隐蔽作战需求,对战斗机隐蔽接敌方法进行研究。基于战斗机雷达反射截面积的动态特性建立雷达探测威胁模型;以空战态势参数为状态建立接敌引导模型;以给定目标发现概率为暴露阈值进行威胁约束;以最小化接敌过程中累积被发现概率为性能指标;将战斗机隐蔽接敌问题建模为隐蔽性约束下的最优控制问题。为保证算法的实时性和有效性,引入滚动时域控制策略进行在线优化,并采用高斯伪谱法进行数值求解。仿真实验表明,通过路径约束和性能指标双重约束,能有效增强战斗机接敌的隐蔽性,算法实时性能满足战斗机控制的需求。     

基于分区模式的桌面协作方法

分区协作是实现桌面协作形式的态势感知的方法之一。本文提出了分区协作的实现模式,描述了三类分区：存储区、私人区与公共区,然后给出了分区协作的实现机制,包括多触摸点处理机制、显示管理机制和冲突处理机制,最后实现了基于分区协作的态势感知平台,并进行了对比试验验证。     

体育场馆火灾风险评估研究

系统分析了影响体育场馆火灾风险的因素,建立了体育场馆火灾风险评估的指标体系,并给出了基层指标不同条件下的取值,采用线性加权模型,计算出各指标层对体育场馆火灾风险的权重,通过查阅相关资料,确定体育场馆火灾风险等级划分标准.为体育场馆的火灾风险评估提供科学可行的模本.     

基于信息流的中枢疲劳脑电分析

为充分利用多导脑电信息,首次提出运用有向传递函数（DTF）方法,对不同中枢疲劳状态下导联间信息流的强度和方向的变化进行分析。研究结果表明,脑电功能耦合中额一到一顶方向的信息流是大脑皮层联系的一个固有特征,可以有效地刻画安静清醒和疲劳两个状态,长时间脑力劳动任务引起中枢疲劳的增加,进而导致整个频率段占优势的信息流的方向发生了反转,信息流占优势的方向从实验前的顶一到一额方向,转变为实验后的额一到一顶方向。     

Steady-state analysis of load balancing with Coxian-2 distributed service times

This paper studies load balancing for many-server (N servers) systems. Each server has a buffer of size b ? 1, and can have at most one job in service and b ? 1 jobs in the buffer. The service time of a job follows the Coxian-2 distribution. We focus on steady-state performance of load balancing policies in the heavy traffic regime such that the normalized load of system is λ = 1 ? N^?α for 0 < α < 0.5. We identify a set of policies that achieve asymptotic zero waiting. The set of policies include several classical policies such as join-the-shortest-queue (JSQ), join-the-idle-queue (JIQ), idle-one-first (I1F) and power-of-d-choices (Po d) with d = O(N^α log N). The proof of the main result is based on Stein's method and state space collapse. A key technical contribution of this paper is the iterative state space collapse approach that leads to a simple generator approximation when applying Stein's method.     

面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。     

信息化条件下实战化训练动因探析

文章分析了信息化条件下实战化训练的源动力、决定性因素、作战实践需求和军事理论牵引创新等因素,从理论上回答了信息化条件下实战化训练动因问题。     

基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法

针对当前装甲车辆驾驶技能评估方法存在的问题和应用上的不足,将云理论引入装甲车辆驾驶技能评估,提出了基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法。首先建立了云模型表示的指标体系,通过采集实车驾驶数据获取指标值;然后确定指标权重,计算其加权偏离度并将其输入评测的云发生器,最终得到评估结果。结果表明:基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法能实现对装甲车辆驾驶过程的准确评估,为解决装甲车辆驾驶评估依赖经验教学的问题提供了技术路径。     

履带式装甲车气动AMT机构设计与试验

针对某型履带式装甲车换挡操纵费力、驾驶员劳动强度大等问题,分析了该型装甲车变速操纵装置的结构和原理,根据该型车辆的结构特点和换挡过程中对换挡机构的要求,设计了气动AMT操纵机构,给出了关键元件的确定原则。对该型装甲车进行了实车改装与试验,试验结果表明:该气动AMT操纵机构工作稳定可靠,能够快速实现平稳、准确换挡,满足了车辆自动变速系统的要求。