多机协同目标与火力资源分配

在协同空战中,快速正确的空战决策是己方战机少受敌方伤害并取得战争胜利的前提。目标与火力资源分配是决策过程的重要部分。多机空战与单机空战相比有明显的不同,不同之处是面临多个敌方目标,根据我方资源最优分配作战对象和火力,基于遗传算法实现了两种算法的有人无人目标与火力资源分配。仿真结果表明,带有毁伤概率门限的算法既节省火力资源又快速有效。     

势场理论的多无人机协同路径规划方法

在势场理论的基础上对穿越多威胁区的无人机路径进行了协同规划,在规划中将每个威胁区按实际情况分为极危险区域和次危险区域,而这些威胁不仅包括己方情报所得的已知威胁,而且包括在执行攻击任务过程中新发现的突发威胁,然后利用物理学中的扩散方程建立势场,并在已建立的势场中对多无人机进行整体协同路径规划。在建立模型的同时,进行了仿真模拟,仿真结果表明了该方法的正确性和可行性。     

多无人机协同试飞试验模式

联合作战概念的出现和无人机多任务使命的实际运用,使得无人机联合作战成为世界各国研究发展的重点。基于协同作战和联合作战的内在联系及国内多无人机协同作战有关理论上的研究情况,分析了无人机协同试飞试验的条件和主要特点,总结归纳了无人机协同试飞试验的主要内容,提出了无人机编队的设计依据和关键问题,介绍了集中式、集散式、分布式控制的基本概念,论述了3种控制模式下的无人机协同试飞试验的实现方法和各控制模式之间的关系。     

引导学生积极参与数学课堂学习的探索与实践

树立新理念,创建和谐学习情境,唤醒学生的主体意识,让学生在积极的思维和情感活动中主动地参与教学过程就越来越显现出其重要性了,这也是新课程改革给我们提出的最基本的要求。本文从兴趣引路,激发学生主动参与的积极性;营造民主和谐的氛围,创造学生主动参与的环境;开展小组合作学习,构建学生主动参与的平台;体验成功的愉悦,培养学生的创新能力;正确运用评价,树立学生主动参与的信心等五个方面,阐述了在数学课堂教学中如何让学生主动参与学习。     

多UCAV协同作战自主任务规划系统

在分析未来多UCAV协同作战任务的基础上,构建了一个多UCAV协同作战的自主任务规划系统结构,探讨了其运行机制。提出这个系统的核心是自主规划器,它应该具有任务分解、智能信息处理和机载任务规划与重规划能力。设计了自主规划器的初步方案。指出了这个系统下一步研究的任务和方向。     

有人/无人机协同作战指挥界面设计

分析了近期内有人/无人机协同作战的体系结构及作战模式,基于三代战机座舱普遍装备的多功能显示器,展开有人/无人机指挥控制界面的设计;基于人机工程学观点和飞行员的视觉习惯,从缓解飞行员的心理和生理疲劳的角度出发布置无人机编队的飞行参数,设计了有人/无人机执行协同对地攻击任务时包含巡航队形、战斗队形、任务类型、导航点切换等功能的指挥控制界面。为未来短期内有人/无人机协同作战指挥控制系统研究提供参考。     

反映作战协同的兵力损耗微分方程

基于现代战争作战体系对抗中作战单位损耗相关性,在兰彻斯特平方律基础上引入协同系数概念,加入相关性指标.建立了反映作战协同的兵力损耗微分方程.以作战双方各有两个作战单位参战的具体模型为例进行分析,给出了随战斗时间演变的作战双方兵力变化值,绘出了相应兵力损耗曲线.分析结果表明,在作战双方初始战斗力不等的情况下,协同水平的高低有可能成为决定战斗结果的关键因素.该兵力损耗模型对于研究现代协同作战具有一定意义.     

CEC条件下舰艇编队目标武器分配研究

在分析CEC条件下舰艇编队目标武器分配模式的基础上,综合运用MAS理论与方法,建立了舰艇编队目标武器分配MAS模型,即利用Agent描述舰艇编队的各种物理资源或逻辑资源,通过网络及Agent通讯协议将多个Agent连接成一个整体系统,设计了映射实体功能的Agent结构,从而为舰艇编队目标武器分配决策提供了一条新途径.     

遗传算法在软硬件划分中的应用

软硬件划分是软硬协同设计中的一个关键问题。针对单处理器嵌入式系统 ,给出了基于遗传算法的解决方案 ,并引入了模拟退火和按概率选择两种技术。结果表明 ,算法有效地解决了软硬件划分问题 ,稳定性好、效率高 ,模拟退火和按概率选择的引入 ,进一步提高了算法效率 ,保证了算法的自适应性及结果的全局最优性。     

嵌入式微处理器的多层次可配置仿真工具

为了适应嵌入式定制微处理器的开发的需要 ,克服现有微处理器仿真工具的某些不足 ,文中介绍了微处理器的仿真验证工具———VCPU的设计和实现方法。同其它微处理器仿真工具相比 ,该工具具有多层次 ,可配置 ,功能全面的特点。利用该工具 ,设计者可在设计早期进行系统集成验证 ,缩短设计周期并减少设计错误。该工具已经在嵌入式微处理器开发过程中得到成功应用