基于不确定语言多属性决策的目标威胁度排序

针对影响不同类目标威胁度的因素建立了目标威胁度指标体系,并在此基础上,利用不确定语言多属性决策模型对不同类目标威胁度进行排序。该方法不仅充分体现了不同类目标威胁度的影响因素,还充分利用了专家和决策人员的经验,能较好地反映现代战场中目标威胁度的实际情况,利于提高智能化程度;模型适应性较强,计算量小,符合军事系统实时性的特殊要求,使评估结果更具有可信性和实用性。     

供应链维修资源可视化系统研究

维修资源是装备保障的重要组成部分,针对维修保障资源的实时监控和有效管理,通过引入全资可视化(TAV,Total Asset Visibility)和供应链管理(SCM,Supply Chain Management)思想, 提出了基于供应链的维修资源可视化功能需求,根据功能需求建立了由客户应用、中间处理、数据服务、系统管理组成的维修资源可视化系统结构,并对供应链管理系统、分布式多层体系、数据自动更新终端集成等关键技术进行了讨论和分析.研究表明,基于供应链的维修资源可视化系统除了可以实现对维修资源的有效监控,还增加了对维修保障过程中物流、信息流和资金流的管理和控制.     

米波雷达阵地条件选择的分析

米波雷达在实际使用中,阵地的条件会影响到其探测威力的发挥。阵地条件的选择涉及多方面因素,对有效反射区、地面起伏高度、反射面内地物对仰角的限制、遮蔽角的限制等几种影响雷达探测性能的主要因素进行了分析,探讨了阵地条件的选择方法,并给出了相应的数学模型。模型的建立为雷达实际使用提供了理论依据,并且在实际应用中得到了检验。     

一种基于混沌的彩色图像空域半脆弱水印算法

为实现对数字产品的版权保护和完整性认证,提出了一种以最低有效位(LSB)替换算法为核心,以彩色图像RGB图层亮度分量为载体的基于混沌二值密钥随机控制的彩色图像空域有意义水印算法.实验结果表明,算法实现简单,实时性好,具有良好的透明性、安全性和确定性,可盲检测,并能够很好地实现版权保护和篡改检测与定位,同时算法对椒盐噪声的去除、裁剪等基本图像操作和位平面去除等恶意攻击具有一定的鲁棒性,因而是一种性能良好的半脆弱水印算法.     

线性系统测试矩阵优化

研究了工程中常见的线性系统循环指数为1(即其约当标准形不同的约当块不出现重根)的情况下测试矩阵优化的方法.通过将系统矩阵变换为约当标准型,能够简单地判定测试矩阵能否保持系统可观测.采用该方法可以在保持系统可观测的情况下,简单而直观地获取系统测试代价最小的测试策略.例子表明,该算法在工程上易于应用.     

紧凑型Tesla变压器的参数测量

对设计加工研制的Tesla变压器,根据Smith建议的测量方法,解决了对紧凑Teala变压器耦合系数进行比较准确地测量的问题,实测耦合系数高达0.9,并对耦合系数稍低于理论设计值的原因进行了探讨,同时分析给出了物理原因.此外,根据Teala变压器电路在初次级初、次级短路和低电压充电情形下的实测电压波形,估算出Tesla变压器电路各参数数值.这些数值与理论计算值吻合,并能满足实际高压充电的要求.     

车载UWB SAR干扰自适应抑制新方法

在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求.     

军事信息网的混沌模型

针对军事信息网络的流量控制中出现的非线性问题,提出了基于存储转发的网络拥塞控制的通用混沌模型.该模型考虑了节点正在处理的信息量,能处理的最大信息量,剩余存储能力,缓存中待处理的信息量等几个导致网络拥塞问题的因素之间的关系,建立了网络拥塞控制的混沌模型.通过对模型进行模拟分析,获得了拥塞发生时各因素之间的比例关系值.分析了指挥控制网中网络节点的混沌特性和军事信息网作为一个复杂的动力系统的特性.     

子母弹子弹落点模拟计算方法

在充分分析子母弹子弹落点规律的基础上,针对在抛撤圆内存在毁伤死区的子弹抛撒情况,构造了子弹的随机抽样公式并对抽样方法进行了改进,使得改进后的子弹落点模拟更加符合子弹的实际落点分布.构建的子弹随机抽样公式适用于任何形式的子弹落点模拟研究,使模型与方法具有较高的军事应用价值.     

基于支持向量机的海战场辐射源威胁评估

提出一种基于支持向量机的辐射源威胁评估方法.基于统计学习理论的支持向量机方法,其在小样本情况下表现出了极好的优越性,能够较好地完成威胁评估.实验表明,支持向量机可以很好地逼近专家评价的结果,并且要优于一般的神经方法.