基于分布式排队网络的防空战术协同模型

分析了多个防空火力单元的作战过程,将战术BM/C3的控制协调决策抽象为决策策略。建立了多个火力单元协同作战的排队网络模型,并运用SPN理论对排队网络的运行机制进行了强有力的描述,有效地体现了防空作战过程中的威胁评估、目标分配等战术决策过程。这将为建立大型复杂排队网络,模拟仿真战役层面防空作战过程奠定基础。     

GSPN的分析方法及其应用

随着计算机和信息技术的发展,广义随机Petri网(G SPN)作为一种图形化的建模工具,不仅可以对系统进行形式化的描述和快速原型开发,而且由于其具有坚实的数学理论基础,可以对系统进行正确性验证和性能评价,因此在系统的设计过程中,得到了广泛的应用。基于结构分析方法、可达图分析和数值分析方法讨论分析了G SPN,并给出了具体的算例,最后讨论了G SPN的应用领域。     

基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划

针对机械臂路径规划问题,提出一种基于改进RRT算法的路径规划方法。改进RRT结合了目标偏置策略和贪婪生长策略的优点,在随机采样时,以一定概率使采样点偏置为目标节点,降低随机采样的盲目性,在目标节点方向上采用贪婪式扩展策略,增加随机树局部方向上的生长速度。RRT法规划路径结果并非最优,提出改进GPP法删除多余路径节点,优化机械臂运动路径。通过与Biased-RRT和Greedy-RRT数值仿真结果对比,证明了改进RRT在计算时间、迭代次数、扩展节点数上均优于以上方法。在机械臂两种典型工作环境中的仿真结果表明,使用该方法可以较好解决排爆机械臂避障路径规划问题。     

指控系统随机扫描方式CRT视频显示系统改装设计

针对 CRT显示器的缺点提出了对显示部件进行改进设计方案,采用当前在军事领域大量使用的LCD平板显示器和计算机控制技术,利用程控译码器和视频显示器的接口信号,实现显示目的并提高显示效果.在改进方案中采用了A/D转换技术、中断等技术,利用控制信号产生中断进行模拟信号的采集和数字信号的提取,译码后在LCD显示器上复现出来.改进后的显示器除能完成所有CRT显示器的功能外还具有自校准功能,且可以显示中文参数表页,使操作更加简便.     

随机破坏下多方式军事交通网络级联失效模型及仿真研究

无论是战时面对敌方打击还是平时被自然灾害破坏,军事交通网络在结构破坏和容量限制下,流量的转移分配将会导致网络拥堵,引发级联失效.从军事交通网络的多种运输方式及其细粒度网络模型入手,在分析其级联失效基本要素基础上,构建了基于流量分配转移的多方式军事交通网络级联失效模型,并结合现实多方式交通网络实例,重点对随机破坏下的网络级联效应进行了模拟仿真,并从可达性、分割概率、任务分配量和实际周转量几个角度对不同类别交通单元被破坏后的级联效应进行分析和对比,具有较强的理论价值和实践意义.     

基于遗传算法的虚拟物流联合库存控制研究

针对随机需求条件下的虚拟物流库存控制问题进行了深入研究，提出了一种新的联合库存控制策略——（T，S，s）策略，建立了相应的库存成本模型，并构造遗传算法对模型进行求解。结果分析表明，所提出的（T，S，S）联合库存控制策略是有效的。     

随机布阵条件下同时数字多波束干扰优化设计方法

针对现有方法普遍存在的波束形成算法效率低、难以形成多频点多方向的同时多波束干扰、不适用于随机布阵条件下的波束形成等缺点,提出了一种基于二阶锥规划(SOCP,Second-Order Cone Programming)理论的同时数字多波束干扰形成方法。首先,给出了在随机布阵条件下干扰多波束优化设计问题的数学描述;其次,以范数准则为例,将随机布阵条件下干扰多波束设计问题的解析形式转化为相应的SOCP形式;再次,利用现有的原-对偶内点算法工具箱Se Du Mi或者CVX进行快速求解。最后,仿真结果表明该方法可以较好地解决随机布阵条件下的多频率多方向雷达目标同时多波束干扰优化设计问题。     

星地融合网络的上行链路覆盖性能分析模型

星地融合网络可以提供天、空、地、海立体全场景信息覆盖,满足用户多样的业务需求。针对星地融合网络,提出了基于覆盖概率的星座数和基站数的分析模型（AMCP）。该模型为星地融合网络的上行链路覆盖概率提供了分析方法。表述卫星星座数和基站数对用户信号的干扰,构建满足用户覆盖概率条件下的卫星星座数和基站密度的表达式。通过仿真分析了卫星星座数和基站密度对覆盖概率的影响,仿真结果为设计星地融合网络提供分析基础。     

非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法

充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理。仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能。