元任务插入的多星成像侦察任务聚类启发式算法

在多颗卫星协同执行侦察任务时,多星成像侦察任务聚类能够提高多颗卫星的整体侦察效率。根据卫星成像侦察元任务之间的聚类关系及约束条件,建立了数学规划模型,并提出了模型求解的基于元任务插入的启发式聚类算法,最后结合实例验证了算法的有效性。     

提高多管火箭炮发射火力密度研究

为了提高某多管火箭炮火力密度,提出采用两管对称齐射的方法缩短发射时间,减少火箭弹初始扰动的方案。建立多管火箭炮多体动力学模型,根据发射顺序的基本编制原则和考虑火箭炮采用两枚弹同时发射的影响因素拟定射序,对整个发射过程进行仿真,得到火箭初始扰动计算的火箭炮动态特性数据。经与原单发发射时对比,有效提高发射火力密度,并且也有利于提高火箭射击密集度。     

Minimizing makespan in a multimode multiprocessor shop scheduling problem

We study the problem of multimode scheduling tasks on dedicated processors, with the objective of minimizing the maximum completion time. Each task can be undertaken in one among a set of predefined alternative modes, where each mode specifies a required set of dedicated processors and a processing time. At any time each processor can be used by a single task at most. General precedence constraints exist among tasks, and task preemption is not allowed. The problem consists of assigning a mode and a starting time to each task, respecting processor and precedence constraints, to minimize the time required to complete all tasks. The problem is NP-hard in several particular cases. In previous works, we studied algorithms in which a solution was obtained by means of an iterative procedure that combines mode assignment and sequencing phases separately. In this paper, we present some new heuristics where the decision on the mode assignment is taken on the basis of a partial schedule. Then, for each task, the mode selection and the starting time are chosen simultaneously considering the current processor usage. Different lower bounds are derived from a mathematical formulation of the problem and from a graph representation of a particular relaxed version of the problem. Heuristic solutions and lower bounds are evaluated on randomly generated test problems. © 1999 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 46: 893–911, 1999     

基于多目标决策理论武器装备效能综合评估方法

探讨一种适用范围较大的武器装备效能评估方法。基于多目标决策理论的方法,将武器系统效能评估的量化标尺评价法、模糊评价法、矩阵相乘法(ADC法)和专家评价法等方法结合起来,利用解析的形式,对武器装备的效能评估进行研究,给出了一个综合评价值,能够有效地评估武器装备的效能。这种研究是对量化标尺度量法的扩充。     

机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

混响背景下基于高阶统计量的动目标检测方法

针对混响背景中的动目标检测问题,根据基阵接收数据经过波束形成与匹配滤波后的输出结果计算高阶统计量,并将其视作观测空间。基于此空间中混响和目标回波的差异,利用多ping的高阶统计量构造特征向量,计算特征向量之间的马氏距离作为混响和目标差异的量化标准,再依据最大一致条件功效检测准则选择门限检测方法。波形数据仿真与海上实录数据检验均表明该方法的检测性能优于单ping波束形成及匹配滤波方法。通过蒙特卡洛仿真获得不同信混比下的ROC曲线,与单ping检测相比,在保证虚警概率小于0.01,检测概率大于0.5的条件下,最小可检测信混比降低约6dB。     

Holonic-C2组织决策分配及演化方法

为了有效发挥指挥控制(Command and Control, C2)组织集中式决策和协作式决策的决策优势,对具有决策权限动态变化能力的Holonic-C2组织的决策分配问题进行研究。针对群决策中专家固定权重的主观性太强的缺点,提出基于专家权威性和意见一致性相结合的专家组选择方法,提高了决策分配过程中多属性决策的客观合理性;针对决策分配的动态演化问题,提出基于多阶段决策的决策模式演化机制,在考虑属性前后阶段的变化的基础上,给出相邻阶段决策模式跃迁方法。仿真结果表明,所提方法能够给出相对客观的决策模式的优劣排序以及多阶段的演化路线,从而证明了方法的可行性和有效性。     

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。     

新型舰炮武器情报指挥系统模拟试验方法

在简要介绍模拟试验系统及搜索雷达模拟器功能和工作原理的基础上,针对某型近程反导舰炮武器情报指挥系统,提出了包括模拟试验流程、仿真数学模型及评估方法的一套模拟试验方法,弥补了单一外场试验考核不充分的不足,达到了全面科学评价被试系统的目的。该模拟方法是外场试验的补充和完善,开拓了靶场试验的新思路。     

基于恒虚警的多卫星信号快速盲检测算法?

在分析实际盲卫星通信信号的基础上,提出了一种对不重叠多卫星信号数量、中心频率进行实时估计的快速盲检测算法。算法基于恒虚警率准确地估计了噪声的统计特性进而设置了信噪分离的门限,并根据卫星通信信号的实际带宽特性实现了盲信号的检测。仿真结果表明,算法能够在较低的信噪比下实现对多卫星信号的快速准确盲检测,且与其他算法相比,该算法准确率高、通用性强,更能满足实际工程的需要。