基于改进AHP-FCE算法的导弹旅指挥效能评估

针对传统AHP-FCE评估法确定指标隶属函数困难的情况,提出改进AHP-FCE算法,在综合考虑专家评估团队成员知识结构、研究领域、工作岗位等因素对评估结果影响的基础上,利用专家权重因子对模糊关系矩阵进行修正,提高模糊关系矩阵构建的合理性和实用性。分析导弹旅作战任务和作战指挥活动特点,构建导弹旅作战指挥效能评估指标体系,并运用改进AHP-FCE法实施综合评估,验证了方法的有效性。同时,针对评估结果分析重要参数的相互关系,提出参数设置建议。     

基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B~2 d B。     

基于Vague集模糊值线性序法的雷达抗干扰效能评估

针对已有评估方法存在的不足,提出了一种基于Vague集模糊值线性序法的雷达抗干扰效能评估方法。分析了影响雷达抗干扰效能的指标因素,给出了各评价指标的模糊值表示,建立了基于Vague集模糊值线性序法的雷达抗干扰效能综合评价模型,得到了评价其效能的排序方法。最后通过实例分析验证,该方法评估结果准确,具有一定参考价值。     

矩阵代数中可乘保范映照的显形式

在矩阵的可乘映照理论与应用中,判定一个可乘映照是否保持某类特定的数值特征以及获取可乘映照在保持某类数值特征条件下的解析式备受关注.对此,着重研究了一般可乘映照在具有某种保秩性或保范性下的表示问题.借助于构造的方法,给出了判定一个可乘映照是否为保秩映照的新的便捷方法.针对F=R或C,分别得到了Mn(F)上保1-范数、保∞-范数以及保F范数的可乘映照的显形式,进而证明了Mn(F)上保持1-范数可乘映照必为保F范数映照,而可乘保F范数映照又一定保谱半径、保数值半径、保正规性、保酉性等.     

杂合数据的粗糙集属性约简方法

针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法.首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义.为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分.之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果.实验结果表明了本算法的合理和有效性.     

基于二人零和矩阵博弈的兵力分配优化模型

随着兵力的增多,应用优化理论解决兵力分配问题面临实际操作困难。为此,可以考虑运用运筹学中的博弈论和线性规划方法,根据兵力部署的一般原则,建立兵力分配优化模型,在符合某种战斗效果评分体系的前提下,借助数学软件加以解决。     

飞控系统鲁棒模糊控制器设计的新方法

通过对飞控系统模型特点的分析,以及模糊控制稳定性条件的深入研究,基于线性T-S模型的模糊控制系统稳定性条件,建立了飞控系统的线性T-S模糊模型,并利用现代控制理论中的状态反馈方法,结合并行分布补偿(PDC)的思想,借助求解一组线性矩阵不等式(LMI)等设计了一种模糊控制器,所设计的控制器能保证闭环系统的全局渐近稳定,并具有较好的鲁棒性.以一个仿真实例验证所设计的模糊控制器的鲁棒性.该方法对于飞控系统鲁棒控制律的设计、故障诊断、控制系统重构具有一定的参考意义.     

基于LMI方法的非脆弱控制器设计

研究具有加性控制器增益摄动闭环系统的稳定性问题,提出一种基于LMI凸优化的非脆弱状态反馈控制器设计方法,证明了控制器增益摄动时闭环系统稳定的充分必要条件,给出了具有非脆弱性控制器的设计形式和求解方法.仿真结果表明,应用该方法设计的控制器是非脆弱的,对控制器增益摄动具有很强的鲁棒性,响应速度与控制效果明显优于常规控制器.     

动态加权的一致性多传感器数据融合算法

研究现有多传感器的加权融合算法,针对时变非线性系统状态估计的有效融合问题,提出了一种基于动态加权的一致性多传感器数据融合算法.对于多传感器量测,首先利用Unscented 卡尔曼滤波器得到局部状态估计值,然后基于层次分析法思想,构建反映局部状态估计结果相互支持程度的一致性矩阵,充分提取数据中蕴含的冗余和互补信息,最后通过对一致性矩阵的求解实现对权重的合理选择.经过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性.     

基于FAHP的DDoS攻击效果评估

分析了传统层次分析法（AHP）存在的问题,提出了运用模糊层次分析法（FAHP）进行DDoS攻击效果评估。运用AHP法建立了DDoS攻击效果评估的指标体系,通过构造模糊一致判断矩阵,求出各项评估指标的权重。最后运用综合评价法进行综合评估,并得出DDoS攻击效果评估结果。