随机测定算法

本文研究计算机网的广播信道中测定算法结合使用随机预测树形算法的问题,并提出了一种高效算法。文章还应用随机过程理论推导了这种算法的有关分布和定理。业已证明,该算法是稳定的,并且有极高的吞吐率和良好的时延特性。仿真实验结果证实了理论上的结论。     

M/G/1(RVT,P(j))排队系统的另一分析方法及其应用

M/G/1(RVT,P(j))表示服务员具有随机长度休息时间(RVT)的、且一休息时间结束时有 j 个顾客等待的概率为 P(j)的、修正的 M/G/1 排队系统。我们用嵌入 Markov 链的技术已详细地分析过这一排队系统,这里提供另一分析方法。最后,应用这个排队系统的分析结果,对时隙 ALOHA 卫星公用信道的分组碰撞概率计算公式作了推导。     

近程防御体系作战的计算机仿真研究

未来海战将是高技术条件下的局部战争,作战模式是体系与体系的对抗。因此,应从作战体系的角度研究作战。本文就是对未来自备式近程防御体系进行计算机仿真研究,仿真系统的两台计算机之间通过ＲＳ２３２连接。仿真软件主要包括指控系统软件部分、指控系统界面设计部分、对体系的动画仿真演示制作部分、通信部分设计等。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

武装直升机综合火/飞系统的组合智能控制

讨论了武装直升机综合火／飞系统的组合智能控制及系统的设计方法,并且针对某型直升机用数字仿真证明了这种系统的优点及其良好效能     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

模块结构EMS 型磁浮列车的导向控制研究

本文研究了模块结构ＥＭＳ型磁浮列车中的一对相互错开的电磁铁的导向模型,采用衰减记忆算法实施导向控制,通过仿真比较了主动控制系统与自稳定系统的导向效果,讨论了导向控制对纵向悬浮的影响     

使用直接模拟法研究选择快中子屏蔽参数

使用蒙特卡罗直接模拟法模拟了300keV氘束流T（d,n）4He中子源发出的中子在球壳屏蔽体介质铁中的输运规律。分析了不同介质厚度的铁对中子的反射性质和吸收性质,这些解释和分析对快中子球壳屏蔽参数的选取具有重要价值。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

一种分析噪声背景下目标特征有效性的方法

本文根据目标特征和噪声分布,在一定假设条件下推出了最小错误率（Ｂａｙｅｓ错误率）的表达式,从而把特征分布、噪声大小直接与分类的最小错误率联系起来,给出了一种分析噪声背景下目标特征的有效性的方法。文中利用这种方法对目标和诱饵的红外辐射特征的有效性进行了分析