Minimum deterrence and missile defenses: what's new,what's true,what's arguable

Minimum deterrence is a compromise, or halfway house, between nuclear abolition or nearly zero and assured destruction, the dominant paradigm for strategic nuclear arms control during and after the cold war. Minimum deterrence as applied to the current relationship between the United States and Russia would require downsizing the numbers of operationally deployed long-range nuclear weapons to 1000, or fewer, on each side. More drastic bilateral Russian–American reductions would require the cooperation of other nuclear weapons states in making proportional reductions in their own arsenals. In addition, US plans for European-based and global missile defenses cause considerable angst in Russia and threaten to derail the Obama “reset” in Russian–American relations, despite the uncertainties about current and plausible future performances of missile defense technologies.     

一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计

研究一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计,其系统中的不确定时滞项不是简单的线性有界条件,而是允许其存在高阶项,因此具有全局特性．在控制器的设计上;首先通过选取合适的径向基函数（RBF）神经网络的权向量去逼近时滞系统中的未知连续有界部分;然后在RBF神经网络输出的基础上,选用一个鲁棒自适应控制器来趋近时滞系统的不确定部分;同时,利用Lyapunov稳定性理论对混沌同步的条件给出了论证;最后,数据仿真的结果表明该方法的有效性．     

高超音速飞行器参数不确定性的自适应控制方法

针对高超音速飞行器飞行控制中被控对象模型参数不确定性的特点,应用简单自适应控制方法设计其纵向控制律。论述高超音速飞行器纵向运动的动力学模型和参考模型的建立,以及基于此参考模型用简单自适应理论设计飞行控制律的方法,并且通过数值仿真进行鲁棒性能验证。仿真结果表明,所设计的控制律可以根据参考模型与实际系统输出之差自适应地调节控制增益,对模型参数不确定性具有较好的抑制作用,设计方法可行。     

机动目标模型研究与发展综述

对机动目标模型的研究与发展进行了回顾,指出了各个模型的局限性,重点对Singer模型和“当前”统计模型的优缺点进行了分析,并得到有意义的结论;最后指出了未来机动目标模型研究的方向和趋势。     

一种基于博弈论的无线网状网络路由与信道分配联合优化算法

无线网络中的路由与信道分配可极大地影响网络的性能.为了解决无线网状网络中的路由与信道分配问题,提出并研究了一种称为CRAG(基于博弈论的无线网状网络路由与信道分配联合优化)的方法.CRAG采用协同博弈的方式将网络中的每个节点模型化为一个弈者,每个弈者的策略为与其相关的路由与信道分配方案,收益函数为给定流量需求矩阵下的成功传输流量.弈者通过协同博弈来优化收益函数以最大化网络的吞吐量.基于NS3的仿真结果表明,CRAG在收敛性、时延、丢包率和吞吐量方面优于其他当前的算法,从而证明了协同博弈的方法可以用于无线网状网络的路由与信道分配联合优化,并有效地改进网络性能.     

多目标跟踪的神经网络实现方法

多目标跟踪在军事和民用方面得到广泛的应用。自适应网络模型 ART对已学习过的对象具有稳定的快速识别能力 ,同时又能适应未学习的新对象 ,ART模型的这种优势可直接应用于雷达的多目标跟踪。经过仿真验证 ,利用 ART模型解决多目标跟踪数据关联问题的方法较为有效。     

基于自适应原理诊断传感器偏差故障的方法

在控制系统中 ,传感器是容易发生故障的部件 ,研究传感器故障诊断问题具有重要意义。介绍了一种基于自适应原理的传感器偏差故障诊断方法 ,首先将传感器偏差故障表示为系统状态 ,然后应用自适应原理估计出传感器偏差故障。仿真表明 ,用这种方法诊断传感器偏差故障是可行的。     

高效计算网格壁面距离的KD树方法

计算流体动力学的一些领域中经常要用到流场点到壁面的最小距离,为了提高壁面距离计算的精度和效率,将KD树应用于非结构网格的壁面距离计算,计算了若干三维外形的壁面距离,结果表明:基于KD树的网格壁面距离计算方法鲁棒性好,计算效率和结果精度高,适应复杂外形的能力强;算法的通用性好,可以拓展应用到多种网格类型。     

跳跃-滑翔弹道扰动引力自适应网格快速赋值方法

为实现高超声速跳跃-滑翔弹道扰动引力的快速赋值,提出自适应网格赋值模型,并根据反距离加权理论,优化广义延拓逼近算法,对模型的逼近误差进行分析。该赋值模型的网格划分为两级,第一级网格根据标准弹道空域进行划分,第二级网格根据滑翔导弹实际弹道在线生成。根据一级网格节点数据,通过优化广义延拓逼近算法计算二级网格节点数据,最后根据二级单元内插计算实际弹道点的扰动引力值。仿真结果表明:在同等大小的网格划分下,优化广义延拓自适应网格模型的逼近精度高于一般赋值方法;在同等精度要求下,该赋值模型的最大单元格边长大于一般赋值方法,从而减少了单元格划分数量,进而降低弹上数据存储量;针对不同滑翔方向以及不同滑翔距离的跳跃-滑翔弹道,该模型逼近误差对应的落点偏差小于5 m,具有较好的适应性。该赋值模型在满足计算速度的前提下,提高了传统赋值方法的逼近精度,降低了弹上存储量,具有一定的工程应用价值。     

鲁棒自适应雷达伺服系统

该文设计了一鲁棒自适应雷达伺服系统。所设计的自适应雷达伺服系统对于一类未建模型动态具有鲁棒性。针对雷达伺服系统中的摩擦扰动,引进了自适应摩擦补偿。仿真结果表明,同σ—修正法相比,具有更强的鲁棒性。