具有变时滞的离散型随机BAM神经网络的稳定性

研究一类具有变时滞的离散型随机BAM神经网络。通过构造Lyapunov泛函以及线性矩阵不等式（LMI）,得出了离散系统全局渐近稳定的充分条件。     

基于性能的装备采购合同商选择研究

根据基于性能的装备采购目标,在考虑合同商满足军方提出的性能指标的基础上,从合同商的资质、生产技术能力、装备价格成本、装备保障性能、管理运营情况和双方协商沟通水平等方面建立了合同商选择评价指标体系,并运用层次变权综合决策方法进行综合评判。案例分析表明：该方法能充分反映决策者的意愿,使合同商的选择更好地满足基于性能的装备采购的需要。     

升力式飞行器对地面固定目标攻击方式研究

通过对变结构导引下升力式飞行器直接撞击目标和制导炸弹攻击目标两种攻击方式的仿真计算,发现升力式飞行器直接撞击时虽然能够进行大范围机动,但是攻击目标单一、命中速度低,而制导炸弹攻击时,虽然能够攻击多个目标,命中速度高,但是打击范围小。综合两种方式的优点,对一种组合方式攻击进行仿真计算,发现采用该方式攻击不但能够通过大范围机动对多目标实施打击,而且还能保证较高的命中速度,验证了该组合攻击方式的可行性。     

合成作战单元抢滩阶段作战编波冲击及方案优化模型

如何科学、量化进行编波冲击是影响和制约合成作战单元抢滩阶段战斗的焦点问题、瓶颈所在.通过分析研究影响编波冲击的主客观因素,建立了合成作战单元抢滩阶段作战编波冲击模型,提出了基于"和数分解"的多目标优化搜索算法,并结合算例对模型的有效性和可信性进行了验证,对编波方案的价值进行了评价和优化分析.     

基于改进布谷鸟搜索算法的多传感器调度方法

针对以往战场环境中目标跟踪背景下多传感器调度算法收敛性差、求解精度低的问题,在CS算法(布谷鸟搜索算法)的基础上,提出了一种基于差分进化的布谷鸟搜索算法.在跟踪目标模型的基础上,以跟踪精度、任务完成率以及传感器资源能源消耗为指标,建立多传感器调度模型;借鉴差分进化思想,对布谷鸟搜索算法进行改进;利用改进后的布谷鸟搜索算法(DE-CS算法)求解传感器调度模型.将DE-CS算法与基础CS算法进行仿真比较,仿真结果表明,改进后的算法在收敛速度和精度方面都得到了有效改善,证明改进后的算法有较好的求解质量.     

基于GAPSO-TS的多基地无人机航路-时间协同规划

针对多基地无人机协同规划航迹计算复杂、容易陷入局部最优的问题,在遗传粒子群算法(GAPSO)的基础上,引入禁忌搜索算法(Tabu-Search)混合为GAPSO-TS算法,通过与PSO、GAPSO算法对比,表明GAPSO-TS算法能够提高全局寻优性能,同时相对于GAPSO算法,加快了收敛速度.在多无人机时间协同三维航路规划里应用GAPSO-TS算法可以更快的收敛,同时设计以时间协同为约束的适应度函数,函数具有简单易行的特点,保证了不同基地的无人机都可以在同一时间内最快到达目的地,实验结果验证了算法的可行性.     

基于ABA处理和幅度加权的频率捷变单脉冲雷达角闪烁抑制技术

针对频率捷变幅度加权角闪烁抑制方法进行改进,提出了一种基于ABA(amplitude-based angle)处理的幅度加权角闪烁抑制方法。首先将单个脉冲测角的结果限制在一定范围内,然后对多个脉冲测角的结果进行幅度加权,仿真表明这种方法在各种信噪比条件下的角闪烁抑制性能都要大大优于常规的幅度加权方法。     

栅格数据处理中邻域型算法的并行优化方法

随着并行计算的成熟,众多数据密集型的栅格处理算法亟需利用并行计算来缩减执行时间.针对其中一类邻域型算法,构建了用于估计是时间代价的串行/并行时域模型,分析了各个组成的代价影响因素,提出了降低数据I/O代价的并行I/O方法和降低数据通信代价的光圈预测方法.实验证明,所提的两个优化方法可以使邻域型栅格处理算法的并行程序更加充分地利用并行计算资源,进而在一般并行化的基础上进一步提升其并行性能.     

制导炮弹非线性滑模控制器设计

为了提高制导炮弹的精确打击能力,研究了一种非线性滑模变结构控制器。利用近似最优控制理论确定了非线性滑模面,并设计了舵面的控制律,使得系统状态快速达到并保持在滑模面,采用指数趋近律和饱和函数减轻了滑模控制带来的抖振,实现对控制指令的跟踪。仿真表明,设计的非线性控制器能有效处理制导炮弹的非线性耦合问题,快速响应控制指令,并且在气动参数摄动时体现出较强的鲁棒性,具有良好的工程应用前景。     

基于变结构导引律的UCAV自主轨迹控制

研究无人作战飞机的自主轨迹控制问题.在一定假设条件的基础上,推导出无人作战飞机的三自由度运动模型;将变结构控制理论运用于无人作战飞机的导引,推导出变结构导引律;在自主轨迹控制算法中,由变结构导引律根据期望轨迹点计算出状态的期望值,并将该期望值与由运动模型得到的状态实际值之间的误差来驱动控制,自主轨迹控制控制的过程就是这个误差收敛到零的过程;仿真结果表明该自主轨迹控制算法能够快速地使无人作战飞机达到预定的轨迹点,且控制过程中控制量的变化平稳,具有良好的效果.