分布式指挥条件下作战方案模糊优选方法

分布式指挥是指各级各类指挥实体,在异地分散配置的状态下,依托网络化的指挥信息系统,进行的指挥控制活动.实现分布式指挥的关键是不确定性指挥信息的精确表达,并以此为基础构建相应的指挥信息融合方法.通过将此过程中的作战方案模糊优选问题建模为概率犹豫模糊环境下、属性权重未知的多属性决策问题,为异地分散配置的指挥实体快速达成共识提供适宜的信息描述工具,并构建基于客观赋权的分布式指挥信息融合方法.数值结果表明,给出的两种指挥信息融合方法能得到一致的排序结果.     

矩阵多项式aA+bI

本文讨论了矩阵A满足f(A)=0时一次矩阵多项式aB+bI可逆的条件,并给出了来(aA+bI)-1的一般方法。     

基于改进TOPSIS模型的区域防空重点保卫目标优选与排序

根据区域防空重点保卫目标优选的依据和原则,确定了影响保卫目标重要程度的主要因素,建立目标属性矩阵,并运用层次分析法和熵权法进行组合赋权,利用改进逼近理想解的排序法模型对保卫目标的重要性进行了定量分析。实例分析表明该方法合理有效。     

基于逼近理想解排序法的导弹保障性评价研究

保障性评价是实现导弹综合保障目标的重要手段。根据保障性评价指标模型建立了决策判断矩阵,采用层次分析法确定各指标权重,利用逼近理想解排序法对导弹保障性评价进行了定量分析。通过实例分析,这种方法计算简便,可操作性强,有实际应用价值。     

结合离差最大化的多属性群体决策TOPSIS威胁评估

针对传统理想解逼近排序法(TOPSIS)在确定多个属性权重系数上存在主观性和盲目性,并且所作决策多为单一决策,精确度不高等问题,提出结合离差最大化原理的多属性群体决策TOPSIS改进模型,利用离差最大化原理确定属性权值,同时引进群体决策方法。最后将该模型运用于机群协同空战的威胁评估中,建立了多目标威胁评估数学模型,并进行了全空战过程的动态仿真分析,结果表明所建立的扩展模型是合理可行的。     

基于记忆有理函数的功率放大器行为模型

针对功率放大器的非线性特性及记忆效应,提出了一种基于记忆有理函数的功放行为模型。在传统记忆多项式模型和无记忆有理函数模型基础上,构建记忆有理函数模型,并利用共轭梯度法辨识模型系数,同时比较不同记忆深度和不同非线性阶数下的归一化均方误差,获取最佳记忆深度和非线性阶数。采用多载波的WCDMA信号和MRF6S21140H功放来验证模型的有效性,并与记忆多项式模型、无记忆有理函数模型进行了比较。结果表明,记忆有理函数模型在减少系数数目的同时具有更好的逼近精度。     

基于DEA-TOPSIS的联合火力打击目标选择方法

分析了战役目的关联度、体系重要度、威胁程度、打击代价和打击风险5个要素对联合火力打击目标选择的影响,构建了相应的指标体系和量化模型。提出一种基于数据包络分析法-逼近理想解排序法的目标选择方法,采用动态权重和相对评价指数选出打击效益最大的目标,使用逼近正负理想解系数对目标打击顺序进行排序。实例验证了方法的适应性和有效性。     

面向城市作战的坦克分队多目标威胁评估

针对传统TOPSIS方法在解决坦克分队战场目标威胁评估时所包含评估指标信息不完整的问题,提出了利用直觉模糊熵改进的TOPSIS多目标威胁评估方法。根据城市作战特点建立坦克分队战场目标威胁评估指标体系,明确评估指标评价语言与直觉模糊数之间的对应关系,利用组合赋权法确定评估指标权重,利用直觉模糊熵改进的TOPSIS方法对城市作战中坦克分队单时刻、多目标威胁评估进行仿真分析,得出最终的目标威胁排序。结果表明,所提算法包含评估指标评价信息完整,并能对决策者风险偏好进行灵敏度分析,灵活性强,可靠性高。     

《军事通信技术》2013年优秀论文获奖名单

一等奖(2名):苏巧,沈越泓,袁志钢,徐鹏程.无线信道统计复用中一种信号解混的快速算法(4—1);杨茂强,鲁璐,郭道省,潘小飞.基于记忆非线性多项式的星地一体预失真算法(1—1)。二等奖(6名):曾明勇,田畅,吴泽民,付毅,揭斐然.多通道特征级联的人体目标再识别(3—1);马振,张雄伟,杨吉斌,徐玉龙.基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法研究(2—1);张江,张杭,柴仁     

多运动站测角频差无源定位方法研究

针对测角频差无源定位问题,提出了一种快速有效的解析定位方法,该方法通过引入中间量,将辐射源位置非线性估计问题转化成两个加权线性最小二乘估计问题,简化了定位解算.该方法无需进行参量搜索,比搜索法运算量小;无需初始值引导,比高斯-牛顿迭代法使用方便.在结构上,建立了观测模型,然后给出了辐射源定位误差对应的克拉美罗限,阐述了...