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91.
CEC网络—实现海上战斗兵力群战术协同作战的关键 总被引:4,自引:2,他引:2
在夺取制海权的作战中,海上战斗兵力群是最重要的。群内各兵力的战术协同是提高兵力群整体作战能力的关键,当然也是最难实现的。美国海军正加紧研制、试验和发展的战术协同作战网络,简称CEC网络,极大地提高了由水面舰艇和飞机组成的兵力群战术协同作战能力,代表了兵力群战术协同作战的最高水平,将对海军的作战方法和样式产生重大影响。介绍了CEC网络要实现的目的、组成、工作原理、特点、试验和发展情况 相似文献
92.
吴颖瑜 《国防科技大学学报》1990,12(3):102-105
本文把马尔可夫过程和目标规划结合起来,提出人才结构系统分析的单项控制和多项控制,并在单项控制模型的基础上发展成了多项控制模型,加强了模型的可信度和通用性。 相似文献
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在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求. 相似文献
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96.
复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。 相似文献
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98.
99.
基于CPN建模的行动方案开发与分析系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
协助和支持军事计划人员制订和分析作战计划的建模与仿真能力是军方的现行需求,而行动方案的开发与分析则是作战计划建模与仿真的重点。针对作战计划过程期间开发的军事任务的排序与调度问题,设计了一个行动方案开发与分析系统,系统采用客户机-服务器体系结构,运用基于有色Petri网建模的军事计划领域的概念表示法,并使用状态空间分析技术完成军事任务的自动化排序与调度。军事计划人员通过图形用户界面使用系统,在面对紧急突发事件时,可以快速及时地开发出适当可行的COA,并对COA进行逻辑可行性分析。 相似文献
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