地空导弹C3I决策系统的Petri网建模与性能分析

对地空导弹决策系统的结构和性能进行了研究.对基于旅营两级决策组织导出的库所/变迁系统进行了描述,建立了较为完善的决策系统的Petri网模型.并引入了决策时延这一反应指挥决策系统能力的重要性指标.这些问题的解决对提高C3I决策系统的实时性和准确性具有十分重要的意义.     

多Lagrange航行体在量化及通信时延约束下的集结

针对量化和通信时延约束下多Lagrange航行体的集结问题进行了研究,提出了一种与模型相关的右边不连续控制算法,设计了一个均匀量化器,并运用图论、矩阵理论以及实用稳定性理论,验证控制器的稳定性。研究结果表明:多航行体可以在量化和通信时延影响的无向通信图下,实现有误差界的集结。基于MATLAB软件进行的数值仿真实验,证明了算法的有效性。     

C3I 系统时延的 PETRI网络分析

根据Petri网络结构分析C~3I系统的时延性能,并用计算机软件实现,给出了典型系统的实验结果。     

炮兵群自动化指挥系统决策组织结构的 Petri 网建模与性能分析

对炮兵自动化指挥系统中决策组织的结构和能力进行了研究,建立了较为完善的各级指挥员指挥决策体系的Ｐｅｔｒｉ网模型。通过有色Ｐｅｔｒｉ网对群一级的炮兵自动化指挥系统在不同任务环境下的不同工作方式进行了建模表示和分析,引入了决策时延这一反应指挥决策体系能力的重要性能指标,并进一步运用马尔科夫链的分析方法对建立的指挥决策体系的Ｐｅｔｒｉ网模型进行定量分析,得出了量化结果,为自动化指挥系统中决策组织结构的设计和分析提供了理论根据。     

基于超网络的作战体系演化模型构建方法

作战体系建模是体系对抗分析和体系能力水平度量的基础,分析了作战体系的网络特性,引入与作战体系网络具有天然契合性的超网络理论,提出基于时序的作战体系超网络描述方法,根据作战体系网络特性提出局域空间点超度择优演化机制;提出基于网络连通率的体系抗毁性指标,并结合复杂网络理论分析超网络节点距离的计算方法,提出基于网络距离的体系时延效率指标.最后,引入一则空战体系网络示例,将所提出演化机制与随机演化机制进行对比分析,仿真结果验证了演化机制的有效性和合理性,对装备体系演化建模与动态优化具有重要指导意义.     

基于时延Petri网的机坪作业调度时间弹性提高方法

针对机场机坪服务作业多且逻辑复杂,机坪服务流程确定困难,给出了提高机坪作业调度时间弹性的方法.运用时延Petri网获取机坪所有可行路径;以机坪作业总时差最大为目标函数建立优化模型,获取时间弹性最佳的可行机坪服务流程.以国内某机场具体机坪保障时间参数为例验证了该方法的有效性.     

基于EMD与Hilbert变换的舰艇空化调制信号检测方法

针对舰艇推进器空化噪声检测中调制特征弱、背景干扰强等问题,提出了一种基于时延相关降噪、经验模态分解(EMD)和希尔波特(Hilbert)变换相结合的解调算法。该算法通过引入时延相关算法有效抑制了背景噪声,并利用EMD技术的自适应频带划分功能完成调制特征频带定位,实现了低信噪比条件下调制信号的有效检测。仿真试验证明:该方法在信噪比为-12dB、-15dB、-18dB条件下的检测效果明显优于传统的Hilbert变换等5种方法,且背景噪声干扰成分得到了有效抑制,调制信号检测效果显著提升。最后,通过推进器空化信号检测台架试验验证表明:该方法能够有效捕捉舰艇空化噪声信号中与转速、叶片数密切相关的调制特征。     

非线性短时延网络控制系统的容错控制器设计

针对一类存在短时延的非线性网络控制系统,提出了一种基于观测器的传感器失效完整性控制方法。首先利用模糊T-S模型对系统进行模糊建模,在此基础上,提出模糊控制器与模糊观测器的协同设计方法,然后应用李亚普诺夫函数法和线性矩阵不等式（LMI）法,给出了闭环模糊系统在传感器故障时具有完整性的充分条件。数值仿真算例表明,该方法是可行和有效的。     

一种航空武器数据链MAC协议设计与研究

MAC协议是航空武器数据链组网通信的重要技术,网络的性能依赖于所采用的多址接入协议,也是航空武器数据链研究的难点之一。固定分配、竞争和预约三大类MAC协议各有优缺点以及适应场景,需要根据应用需求设计对应的多址接入协议,以满足通信网络的战术和技术性能指标。在分析数字化战场通信网络——战术数据链组网通信应用的主要MAC协议的基础上,结合航空武器数据链的通信特点和体系结构,提出一种基于固定分配TDMA的航空武器数据链MAC协议——ODTCFMA协议,并对协议的时延性能进行了仿真和分析。分析结果表明,该协议能够同时满足编队战术协同和武器制导的低时延要求,对航空武器数据链的研究具有一定的借鉴意义。     

基于高阶累积量的滑动加窗参数型多径时延估计

针对传统方法不适合估计多径时延和难以抑制相关高斯噪声,构造了基于高级累积量的滑动加窗参数估计模型。该模型利用高阶累积量抑制高斯噪声,应用滑动窗充分利用采集数据。通过理论分析和仿真实验表明,该方法能够准确地估计时延,有效地抑制干扰和相关噪声的影响,且在性能估计方面,优于传统基于相关的方法。