智能化电子对抗装备发展

当前,智能化武器装备成为世界各国发展的重点,而电子对抗作为新型作战力量将直接影响战争的胜负。文章分析当前电子对抗装备存在的显著不足,论证发展智能化电子对抗装备的迫切性和必要性,明确提出发展智能化电子对抗装备的若干关键技术,阐述智能化电子对抗装备对未来信息化战争的直接影响,以及智能化电子对抗装备未来的发展方向。     

基于约束的交互式电气线路故障诊断

给出了器件的约束表示,实现了电气线路的约束网络化.分析了电气线路约束网络的特点,找出了故障树的剪节方法,提出了基于约束故障诊断的方法和步骤.     

用人工神经网络BP算法评价城市火灾风险

深入讨论了人工神经网络的BP算法在城市火灾风险评价中应用的可行性和一些具体做法.     

基于蚁群算法的防空C3I系统火力分配模型研究

针对当前火力分配问题实现难度大的特点,分析各种火力分配优化方法的优缺点,运用新型蚁群算法尝试解决WTA问题。建立了基于蚁群算法的火力分配优化模型,描述了解火力分配问题的一般步骤,通过实例给出了算法,解决了WTA问题。并与匈牙利法相比较,结果表明该方法的合理性和有效性,特别是在武器—目标数较大时,其效率要高于常用的匈牙利法。     

改进的蚁群算法及其在卫星网络路由计算中的应用

介绍了蚁群算法的原理,然后对现有蚁群算法进行了一些改进,使它能够快速地收敛以满足高速变化的卫星网络拓扑结构.采用改进的虚拟拓扑策略解决了卫星网络拓扑高速变换的问题,将改进的蚁群算法应用于其上,并给出了相应的性能评估.所提出的改进的虚拟拓扑策略,能够大大减少一个系统周期内卫星网的时间片个数.应用于此基础上的改进的蚁群算法也体现了较好的性能.     

基于ANN模式识别的某型导弹测试车配电系统故障诊断

人工神经网络诊断特点与基于模式识别的诊断特点非常相似。将ANN模式识别技术应用于某型导弹测试车配电系统故障诊断。根据测试车配电系统的故障特点,设计ANN为4层BP网络,具有9个输入、10个输出,两个隐含层神经元数目分别为9和6。测试结果表明该方法能有效诊断测试车配电系统故障。     

基于遗传算法的跳频通信侦察技术

为了识别跳频序列,提出了采用遗传算法并结合跳频信号特点来完成跳频序列的分析与重组,从而实现跳频信号的侦察。在采用传统遗传算法的基础上,针对序列特点提出了5种改进手段,从而大大提高了算法的效率和可用性。最后利用采样的语音信号,对分析与重组过程进行模拟来验证算法的可行性。     

基于蚁群算法的试验流程优化研究

水中兵器的海上试验涉及许多人员、兵力、被试产品、测量设备等,试验周期长、消耗大,因此如何缩短试验周期是亟待研究解决的问题.文中首先将试验流程优化问题转化为车间调度问题,建立了相应的数学模型,再应用蚁群算法转移规则得到中间结果并进行排队以对各种资源约束进行处理.最后将结果利用局部搜索算法优化后作为蚁群算法信息素更新的基础.实例计算结果表明,该方法优化效果良好.     

一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制

提出了一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制.在该机制中,群首节点负责维护全网节点的地址使用情况表,处理网络的分割与合并;新入网节点通过代理节点向群首节点申请地址;使用蚁群算法优化选择代理节点,利用地址表备份机制减少群首节点失效的影响.与MANET Conf协议和ODACP协议的仿真比较结果表明,该方法能够在更短的时间内、使用更少的通信开销为节点分配地址,并且在网络规模增大时,该方法的地址自动配置性能并没有急剧下降,具有更好的可扩展性.     

基于蜂群算法的战时毁伤装备维修任务调度研究

现代战争中,装备的战损率大大提高,装备维修任务十分繁重,如何在最短的时间内将损坏的装备修复好,是装备维修决策的重要内容之一[1]。鉴于蜂群算法在任务调度特别是动态随机任务调度中的优势,将蜂群算法引入装备维修任务调度研究,并进行了仿真实验,通过测试案例的仿真结果表明,蜂群算法对于动态随机任务调度具有很强的优势。最后对蜂群算法中的各参数对于仿真结果的影响进行了分析。