防空导弹对目标拦截的模糊二元对比排序

确定对空袭兵器的拦截次序是防空导弹火力分配的重要内容.定性分析和定量计算相结合,利用模糊数学中的模糊二元对比排序法确定防空导弹对多个目标拦截的优先次序,先对模型进行描述,给出模糊相似关系矩阵及相应的计算方法,再以4种空袭兵器为作战对象,运用模型进行计算,得出直观的目标拦截排序结果,变模糊的、复杂的问题为直观的结论.为指挥员科学分配防空火力,最大限度地发挥防空导弹的制空效能奠定基础.     

基于HLA的TDMA同步问题研究

联合战术信息分发系统JTIDS(Joint Tactical Information Distribution System)系统是无中心的移动通信系统,采用时分多址(TDMA)的网络接入协议.TDMA网络是一种同步网络,必须有统一的时间基准,各终端的时隙必须与时间基准同步,因此时隙同步技术是确保该网络正常工作的关键技术.基于HLA/RTI仿真平台,对网络延迟进行了测试,针对RTI中联邦成员的时间延迟很不稳定的问题提出并实现了一种简单高精度的软件时钟同步方法.     

自行高炮武器系统机动生存能力建模评估

首先根据自行高炮武器系统的特点和功能,建立了自行高炮机动生存能力评估指标体系,然后根据自行机动能力的特点,建立了自行高炮武器系统的机动能力评估指标体系,运用层次分析法得出自行高炮的机动能力指数,并对武器系统抗毁伤、抗侦察、抗电磁干扰和防空拦截能力进行了量化,采用指数法建立自行高炮生存能力的综合指数评估模型.最后对某型自行高炮武器系统的生存能力进行了评估分析,验证了该模型的正确性.     

模糊综合评判的同类地空导弹火力单元作战能力评估

除实弹射击考评外,如何利用非实弹射击演练和平时可获取的信息,对武器系统同类的不同火力单元的作战能力做出科学评估,是现实而又迫切需要解决的问题.基于已建立的同类地空导弹火力单元作战能力的评价体系,运用AHP法和模糊数学建立了火力单元作战能力的三级模糊综合评判模型,给出了基于等级区间非均等划分的百分制和区间中值评定等级行向量下的具体评估算例,为同类地空导弹火力单元作战能力的科学量化评估做了有益探索.     

图论及神经网络在地空导弹部队阵地中的应用

防空部队特别是地空导弹部队抗击敌空袭作战必须依托相应的阵地进行,而地空导弹部队阵地部署与选择的正确与否是地空导弹部队能否有效进行抗击敌空袭作战的一个重要因素,地空导弹部队阵地部署与选择需要综合考虑地形条貂件、机动条件、作战时间条件等各种因素.提出阵地部署与选择的几个指标,用图论与神经网络方法针对一个具体的例子对所提出的指标进行求解计算,得出阵地部署与选择的方案.     

航空兵空中进攻作战兵力使用方案的优化

科学技术的飞速发展和高技术航空兵器的广泛使用,使得空军航空兵对地作战的地位发生了重大变化,当今世界许多国家已十分注重发展空对地作战理论,也更加强调发挥空中力量的进攻特长,"进攻"已成为空中力量运用的主导思想.针对空中进攻作战,运用线性规划的理论和方法,分析各种不同的航空兵兵力使用方案,根据敌防空体系对我方突击机的威胁程度,以完成突击任务等为约束条件,提出了一种以我方损失最小、航程最短等为目标函数的航空兵最优出动方案及我军现有作战飞机的编队模型构想.     

CPN在导航装备维修保障效能中的应用

有色Petri网(CPN)作为目前离散动态系统建模中最活跃的建模工具之一,不仅有充分的模拟能力和丰富的分析方法,还便于使用和理解.首先介绍了有色Petri网的一些基本知识,然后运用有色Petri网的建模理论对导航装备维修保障系统进行了描述和建模,并运用Design/CPN对具体实例进行了仿真实现,其维修保障效能结论证明了建模思想的可行性.     

舰艇编队作战指挥系统构想

未来海战模式由"平台中心战"转向"网络中心战"这一变化必然对海军舰艇编队作战指挥提出新要求.探讨了在信息战条件下,以网络化的编队通信网为基础,以区域无缝的探测网络为耳目,以编队火力和综合电子对抗技术为主要打击手段,以网络化指挥控制为核心的海军舰艇编队作战指挥系统的体系构成,并描述了其组成结构和主要功能.该构想的实现可极大提高舰艇编队在现代海战中的作战能力.     

从网络信息科技的发展看指挥与控制学科的使命

从网络信息科技全局发展的角度论述指挥与控制学科的作用及其在信息时代的重要地位,具体介绍了指挥与控制科学的时代发展对军事、科技、社会影响和面临的挑战,针对我国特点提出了指挥与控制学科建设的若干建议.     

基于BP网络的坦克火力性能评价模型

应用神经网络理论与方法建立了坦克火力性能比较的BP网络模型,利用MATLAB中神经网络工具箱对国内外几种代表性坦克的火力性能进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与装备性能之间的非线性关系,评价坦克火力性能简便可靠,客观性强.