改进的AHP法在目标价值排序中的应用

针对在应用AHP法时,传统的标度法可能导致判断矩阵一致性与思维一致性脱节,进而破坏层次分析法的优选排序功能的问题。首先分析了传统的1～9标度的不足,然后通过引入指数(0,2)标度,建立了满足一致性要求的判断矩阵,改进了层次分析法。最后将改进的AHP法应用于战场炮兵的主要攻击目标价值排序的评估,进一步提高了评估的准确性。     

Terrorism as Method in Nepali Maoist Insurgency, 1996–2016

During the period 1996–2006, the Communist Party of Nepal (Maoist) waged overt people’s war to seize state power and institute a new order that realized the party’s understanding of ‘New Democracy’ as posited by Mao Tse-tung. Contextual shifts led to a crucial strategic turning point in September 2005, when the Maoists agreed to a united front with estranged legal parties to oust the monarchy and establish a republic. Though touted as acceptance of political reintegration, the move was tactical rather than strategic. The party had no intention of supporting a parliamentary version of democracy and thus, 2006–2016, engaged in a covert effort to seize power. Central to this effort was the paramilitary Young Communist League (YCL), the members of which responded to inflammatory party verbiage and exhortations with attacks upon rival political actors. These attacks, academically and legally, were terrorism and offered a salient illustration of intra-state unrestricted warfare. Ultimately, organizational, national, and regional circumstances caused the main Maoist movement to move decisively away from its covert approach. By that time, however, radical splinters had embraced the use of terrorism against rival political actors, creating a situation whereby local politics is yet a dangerous endeavor in certain areas and at certain times.     

区域和参数化可靠性灵敏度指标及其解法

针对基于方差的全局可靠性灵敏度指标,分别提出基于方差的区域和参数化可靠性灵敏度指标,以衡量输入变量的取值区域发生变化时或输入变量的方差减小时整个输入变量系统对失效概率不确定性贡献的变化情况。然后从Pearson相关系数的视角分别将所提指标表述成无条件失效域指示函数与固定某一随机输入时的条件失效域指示函数之间的相关系数。在此转换的基础上,提出基于Pearson相关系数的两种求解方法,一种采用蒙特卡洛方法重复抽样进行循环计算,另一种借鉴重要抽样的思想。功能函数的计算样本可重复使用而不增加任何额外的计算代价,故后者大大提高了求解所提区域和参数化灵敏度指标的计算效率。算例结果验证了所提指标的合理性,同时也证明了所提方法的准确性与高效性。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

正弦波调制的光纤环本征频率测量方法

为了弥补传统光纤环本征频率测量方法中方波调制存在死区的缺陷,提出正弦波调制的本征频率测量方法。对正弦波调制下的光纤陀螺输出信号进行分析,得到二次谐波幅度与调制频率间的二次函数关系,通过计算抛物线顶点即可求得本征频率。依据该原理对已有的光纤陀螺进行升级改造,研制了一套本征频率测量系统。试验结果表明:该方法可达到1×10-5的测量精度,是一种成本低、精度高的光纤环本征频率测量方法。     

高超声速飞行器组合导航体系效能评估

集合当今世界高精尖端技术的高超声速飞行器,单一或简单的组合导航方式已经无法保障其高超声速全球到达的飞行任务。研究了一种INS\GNSS\CNS组合导航体系方案,与典型的INS\GNSS组合导航系统方案相比较,并采用改进的贝叶斯法融合算法对这两种导航方案进行综合效能评估。结果证明,该评估方法切实可行,便于计算应用,证实了INS\GNSS\CNS组合导航体系保障高超声速飞行器作战能力更强。     

临空高超声速飞行器目标特性分析

临空高超声速飞行器经过几十年的发展,已经从概念原理探索阶段进入到成果应用阶段,其军事潜力和作战效能日益凸显。主要以美军高超声速无人飞行器、空天飞机和高超声速巡航导弹为研究对象,从临空高超声速飞行器的运动特性、电磁特性和红外特性3个方面展开论述,同时结合典型目标进行建模仿真分析;着重探讨了目标特性对未来作战性能的影响。临空高超声速飞行器目标特性的分析研究,为新型防空体系的构建提供了参考,为未来探测跟踪拦截此类目标奠定了基础。     

基于引导员负荷的指挥引导容量评估

针对目前传统指挥引导容量评估不准确的问题,通过对空战指挥引导容量与引导员负荷的综合分析,提出了基于引导员负荷的指挥引导容量评估方法。基于引导员负荷重新定义了指挥引导容量,给出了引导员负荷的确定方法,并建立了指挥引导容量评估模型。最后对某指挥机构进行实例评估,评估结果表明所提出的指挥引导容量评估方法将评估误差控制在1批之内。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。