恒加试验下Pareto部件的可靠性分析

基于定数截尾试验,研究恒加试验下Pareto部件的可靠性分析问题。利用经典方法和Bayes方法,给出了部件参数的极大似然估计、Bayes估计和逆矩估计。验证了极大似然估计和Bayes估计的等价性。结合加速寿命方程,推导出Pareto部件的可靠度、失效率的估计值。最后,通过仿真比较与分析,建立了Pareto部件的可靠性评估方法。     

多属性决策的战时集群装备维修保障需求优先级评估

集群装备维修保障需求优先级评估是战时集群装备维修保障决策的前提和基础.通过对集群装备维修保障需求的分析和量化,依据多属性决策理论和方法,建立了集群装备维修保障需求优先级评估的属性集和模型,把战损装备的客观信息与决策者的主观权重偏好信息有机集成,并通过示例介绍了集群装备抢修排序的求解过程.研究结果表明,该方法是可行有效的...     

装备保障能力的动态评估

进行装备保障能力的评估研究,对于武器装备战斗力的形成和保持有着重要意义.针对评估过程中存在的不确定性因素和动态变化的特征,提出基于集对理论和马尔科夫链的装备保障能力动态评估方法,为装备管理决策者制定装备保障方案提供了科学依据.     

一种多红外传感器融合算法

多红外传感器跟踪系统常常由于目标机动或传感器相对目标位置导致距离估计信息不可用.一种新的多红外传感器融合算法,采用一种改进的交互多模型滤波器,实现了对机动目标的三坐标跟踪.通过分析多红外跟踪系统的可观性,证明了系统的不可观定理;同时对算法进行了仿真实验,定理和仿真结果均表明算法有效.     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

基于模糊多属性决策的反装甲目标战场价值评估

信息化战场反装甲目标层出不穷,指挥员决策难度增大。针对反装甲目标信息的复杂性,应用模糊多属性决策理论,提出坦克分队进攻战斗中敌反装甲目标战场价值评估的方法。并通过确定各决策因素指标值和计算加权值,构建价值评估多属性决策模型,快速有效地确定分队本级范畴内的敌反装甲目标的战场价值,有利于分队指挥员迅速果断地实现其作战指挥决策。     

机载雷达多机编队试飞指挥引导自动化方法研究*

针对战斗机雷达目标编队传统的人工指挥引导速度慢、精度差、效率低,现有试飞手段满足不了新一代战斗机机载雷达试飞目标编队大场次多批、多路、多层次指挥、引导和决策需求的问题,介绍了机载雷达目标编队试飞自动化指挥引导的基本全向引导法等方法、主要功能设置和模块体系结构,建立了机载雷达目标编队试飞自动化指挥引导实现模型,并在地面雷达和GPS试飞指挥引导自动化系统研制中得到实现和验证。     

一种应用于超视距目标指示的误差分析方法

导弹超视距攻击的目标指示信息的误差会直接影响导弹攻击的准确度。为了实时并准确地计算出超视距目标指示信息的误差大小,分析了使用中继法进行超视距目标指示的过程,提出了一种基于坐标投影以及坐标旋转的误差分析方法。根据仿真计算,与传统的误差分析方法——蒙特卡罗法——进行比较,说明了所提出方法准确性高、计算速度快的优点。     

三维视景仿真中的主辅式多视口结构及其实现

针对大规模三维视景仿真中同时对场景全局和各目标模型细节观察的需求,设计了一种基于OpenGL的主辅式多视口场景渲染结构。通过对OpenGL视口定义、深度检测及投影变换等技术的灵活应用,该多视口结构在“导弹突防三维视景仿真系统”中得到了实现,有效地解决了多观察点同时兼顾的问题。     

基于MAS技术的Multi-UCAV任务规划系统研究

基于MAS技术,提出用多Agent系统来实现多架无人战斗机协同攻击任务的多机任务规划系统,建立了系统的总体结构和单个Agent的结构,并给出一个基于意图识别的Multi-UCAV协作结构。利用多Agent的自主性和协作性,充分发挥单个UCAV的自主性。通过通信网络进行协同,共享信息,可提高任务规划系统的自主性和智能化水平。