GPS引导在舰炮武器系统试验中的应用

针对目前非自备式舰炮武器系统目标引导的需求问题,设计了一种新的试验方法,该方法通过在现有的测控设备硬件平台上增加同步串口卡和通讯传输转换介质,并经过一定量的坐标数据变换处理,从而实现了GPS定位数据到舰炮武器系统目指数据的软、硬件转换。该方法在某型号武器系统试验中得到了充分认证,为后续试验中类似情况提供了技术参考。     

突防过程的组网雷达干扰资源优化分配

以组网雷达融合中心检测概率为目标函数,建立针对组网雷达系统的干扰资源优化分配模型.并进一步指出该模型运用于飞行器突防时,其不足之处在于"以点带面",以飞行器突防过程中某一点的融合中心检测概率代替整个突防过程时,该评估方法损失过程中的大量信息.在此基础上充分利用突防过程的信息,提出以"融合中心检测概率加权积分"为目标函数,建立基于突防过程的干扰资源优化分配模型.仿真结果表明具有一定的指导意义.     

基于改进MADM算法的防空兵群阵地优选模型

防空兵群阵地选择是防空兵力部署的一个重要环节,对实施防空作战发挥着重要的影响和作用。分析了影响防空兵群战斗队形配置地域选择的相关因素,确定了配置地域优选的指标体系,并结合多指标评判方法与优化理论,运用改进的MADM算法,建立了防空兵群配置地域方案选择的模型。     

准最优增量搜索效率分析

在对极限搜索圆进行特殊分割的条件下,导出准最优增量搜索和准最优总量搜索发现目标概率的计算公式,并通过对搜索力变化时两种发现概率的比较,得出了准最优增量搜索优于准最优总量搜索的重要结论.     

一种改进的粒子群优化算法

针对基本粒子群算法存在着收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优等缺陷,为了更好地平衡全局和局部搜索能力,在粒子群算法中引入收缩因子,使算法中粒子不仅向种群最优的粒子进行学习,而且向种群中比自己优秀的所有粒子学习,增加了粒子的多样性。实验结果证明,与基本蚁群算法相比,改进的粒子群算法提高了收敛速度和效率,能一定程度地避免局部最优解的产生。     

软硬结合的迭代除法方案及其精度分析

大型机采用的软硬结合的迭代除法方案具有很高的计算速度,但存在精度合理性问题。经过大量随机数试算验证和算法的误差分析证明,本文中提供的优选除法方案,提高了除法精度,解决了精度合理性问题。该除法方案装机运行后,提高了大型机的适应能力和运算速度,改善了处理效果。     

物元理论在优选对地打击目标中的应用

优选对地打击目标是现代信息化战争条件下联合作战对地火力协调中心在计划火力时的首要任务。旨在从目标的重要性、可靠性、射击紧迫性及对其射击时自身被发现的机会四个因素入手,举例证明如何构造物元模型,做到定性与定量相结合,对于编制炮兵C4I系统计划火力软件具有一定的参考价值。     

最优Hamilton圈的一种新算法

提出了一种行之有效的执行算法——换顶算法，对无向图权值矩阵的数据进行有效处理，通过交换顶点来寻找一条较优Hamilton圈。在整个过程中，权值矩阵的上三角数据为有效数据，只需要按一定的顶点交换规则对这部分数据进行调整就可以达到优化Hamilton圈的目的。提出了交换规则的思想，且通过选择适当的规则，先判定可行性再执行交换算法，节省了大量的运算时间，降低了算法的时间复杂性。该算法也适用于Hamilton链的情况。     

涵盖I/O的广义存储一致性模型

作为计算机体系结构核心问题之一的存储一致性研究主要是围绕CPU访存一致性问题展开的,I/O设备DMA操作引发的存储一致性问题则一直处于研究的边缘。从I/O与存储体系结构一体化设计理念出发,针对支持全局DMA访问的分布共享存储(DSM)系统存储一致性问题,研究广义存储一致性,定义了涵盖I/O的广义程序概念,建立了广义域存储一致性模型,研究了基于广义域存储一致性模型的Cache-Memory-I/O一致性协议实现技术,对于DSM系统实现全局共享I/O具有指导意义和参考价值。     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究*

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径,针对网络中心战的特点,运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题.首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用,然后对主要因素进行了量化建模,提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型,建立了指控网战场感知能力量化计算模型,最后通过仿真,验证了模型的有效性,说明了提高指控网战场感知能力的有效途径.