混合现实技术在军事训练中的应用优势——以美军综合训练环境为例

随着科技手段的进步,现代战争的作战样式不断发展。信息化条件下的作战对军事训练提出了更高要求,传统的训练方法与模式亟待改进。混合现实技术的应用开辟了军事训练新模式。这种针对数据的可视化集成运用以及在其基础上开发的训练系统,通过对数据的处理利用实现了军事训练效果的有效评估。本文以美国陆军综合训练环境这一混合现实技术在军事训练中的典型应用案例作为对象,分析概述了综合训练环境的世界地形、训练模拟软件及训练管理工具三大组成部分的功能特点、架构组成,并根据混合现实技术的发展状况探析综合训练环境的应用优势,以期为军队混合现实技术在军事训练中的应用提供一定借鉴。     

基于混合星座的卫星导航系统功率增强服务性能分析

在导航战中,卫星功率增强技术是提高战区卫星导航系统生存能力的重要措施.针对导航战背景下如何保持Compass系统对我国领土及周边区域导航服务能力的问题进行了研究,提出了一种基于混合星座和最优GDOP值准则的卫星导航系统功率增强方案,并就功率增强覆盖区域在不同实现方式条件下的覆盖性、可用性和实现复杂度等性能进行了对比分析.分析结果表明,采用“5GEO +4MEO”的功率增强组合形式,可以实现对我国领土及近海区域的全天时覆盖,可用性水平达到100％( GDOP ＜6.3),同时具有实现复杂度低和系统稳定性好等特点,可作为我国区域功率增强的备选方案.     

Generalized orienteering problem with resource dependent rewards

We introduce a generalized orienteering problem (OP) where, as usual, a vehicle is routed from a prescribed start node, through a directed network, to a prescribed destination node, collecting rewards at each node visited, to maximize the total reward along the path. In our generalization, transit on arcs in the network and reward collection at nodes both consume a variable amount of the same limited resource. We exploit this resource trade‐off through a specialized branch‐and‐bound algorithm that relies on partial path relaxation problems that often yield tight bounds and lead to substantial pruning in the enumeration tree. We present the smuggler search problem (SSP) as an important real‐world application of our generalized OP. Numerical results show that our algorithm applied to the SSP outperforms standard mixed‐integer nonlinear programming solvers for moderate to large problem instances. We demonstrate model enhancements that allow practitioners to represent realistic search planning scenarios by accounting for multiple heterogeneous searchers and complex smuggler motion. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013     

基于粒子群算法的H_∞混合灵敏度控制研究

针对步进电机存在负载摄动和失步超步问题,提出了一种基于粒子群优化算法的混合灵敏度设计方法。在H∞混合灵敏度约束下,采用粒子群算法寻找能够反映系统特性的适应度函数最优值,在搜索到合适的加权阵基础上,利用Matlab得到了H∞最优控制器,并利用优化控制器对步进电机进行控制仿真实验。实验结果表明：该系统具有响应快速平稳、抗负载扰动强等特点。     

基于四维空间相似度的军械紧急调运方案优选方法

分析了军械紧急调运方案优选决策的混合多属性特点。基于TOPSIS方法的基本原理,首先通过方案属性值的四维属性值转化,将不同类型的属性值统一成相同的形式,然后通过定义四维空间相似度,将各类型属性值的相似度计算规范到统一的度量空间,解决了含有实数、区间数、语言值和不确定语言值等多种不同决策属性值的的军械紧急调运方案优选这一混合型多属性决策问题。计算示例表明了该方法的可操性和有效性。     

On optimal system designs in reliability‐economics frameworks

Reliability Economics is a field that can be defined as the collection of all problems in which there is tension between the performance of systems of interest and their cost. Given such a problem, the aim is to resolve the tension through an optimization process that identifies the system which maximizes some appropriate criterion function (e.g. expected lifetime per unit cost). In this paper, we focus on coherent systems of n independent and identically distributed (iid) components and mixtures thereof, and characterize both a system's performance and cost as functions of the system's signature vector (Samaniego, IEEE Trans Reliabil (1985) 69–72). For a given family of criterion functions, a variety of optimality results are obtained for systems of arbitrary order n. Approximations are developed and justified when the underlying component distribution is unknown. Assuming the availability of an auxiliary sample of N component failure times, the asymptotic theory of L‐estimators is adapted for the purpose of establishing the consistency and asymptotic normality of the proposed estimators of the expected ordered failure times of the n components of the systems under study. These results lead to the identification of ε‐optimal systems relative to the chosen criterion function. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

非高斯码元检测的马尔可夫链蒙特卡洛算法

针对实际超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,还受接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用非高斯分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种利用马尔可夫链蒙特卡洛方法的超低频信号码元盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步估计信道衰落系数和噪声模型参数,并实现对信号码元的检测。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测算法性能比较,盲检测算法性能优异,对超低频信号接收具有重要的现实意义。     

近极轨微纳卫星星座高速数传模型路由算法

基于近极轨微纳卫星星座在高速数据传输模型下的网络特点,给出近极轨微纳卫星星座的高速数据传输的模型,分析适用于该模型的路由算法,推导该路由算法开销的计算方式,说明了算法在高速数传模型下的不足;给出算法的改进策略;利用NS3网络仿真平台建立微纳卫星星座高速数传网络场景,仿真了该场景下采用改进路由算法前后的关键性能指标。研究结果表明：在近极轨微纳卫星星座构建的高速数据传输网络中,改进算法在使得吞吐率和分组到达率有所提升的同时,显著降低了网络系统路由开销,微纳卫星高速数据传输网络的性能得到优化。     

加权模糊C均值聚类算法实现BDS三频组合观测值优选

在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上,确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足,采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法,通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值,对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取,有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题,同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析,确定了各类组合观测量的适用范围,并结合实测数据,利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算,结果验证了该方法的可行性。     

基于星座图恢复的MQAM信号调制方式识别算法*

针对MQAM信号调制方式的识别问题,提出了一种基于星座图恢复的算法。该算法首先估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样。随后采用一种非判决辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响。最后利用平均似然比检测的方法,完成MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有更优的识别性能。