IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法

交互式多模型(IMM)算法是一种有效机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关。Singer模型算法可以实现对机动目标的跟踪,但该算法存在机动频率和过程噪声大小等参数难以选取的问题。针对以上情况,利用IMM算法易于结合其他算法的特点,提出一种基于IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法,实现Singer模型参数的自适应选择。仿真结果表明,该算法比单一的Singer模型算法或一般的IMM算法更能有效提高机动目标跟踪精度。     

基于作战任务的多机种故障备件需求模型

通过分析战时故障备件的需求特点,对备件的工作时间进行讨论,改进了传统的单机故障备件需求模型。根据多机种协同作战任务的不同,引入备件工作运行比的概念,在考虑飞机是否战损的前提下,建立了基于作战任务的多机种故障备件需求模型。算例分析证明了模型的有效性。     

MEFP战斗部结构的正交优化设计

以多爆炸成型弹丸(MEFP)为计算模型,应用显式有限元程序LS-DYNA,分析了药型罩间距、锥角、壁厚、装药高度和装药直径5种因素对MEFP发散角的影响规律。结果表明:随着药型罩间距、壁厚和装药直径的增加以及药型罩锥角、装药高度的减小,MEFP的发散角在减小。在此基础上以MEFP发散角为命中和毁伤概率指标,应用正交优化方法针对5种结构因素对MEFP发散角的影响主次关系进行了分析研究。结果表明药型罩壁厚是MEFP战斗部命中和毁伤概率的主要影响因素,并得到了5种结构因素各水平的最优组合。     

埋入式抗滑桩支护边坡稳定性分析

为研究埋入式抗滑桩在滑坡治理中的适用性,总结前人经验并经大量现场调查研究,提出埋入式抗滑桩支护的3种失效模式,即桩后滑体整体失稳、桩顶滑体越顶失稳和桩前滑体滑移失稳;并从失效模式入手,简化埋入式抗滑桩支护边坡稳定性分析模型。结合定点剪出的破坏假定,用传递系数法分别验算桩周3部分土体即桩后土体、桩顶土体和桩前土体的稳定性。最后在埋入式抗滑桩支护边坡稳定性分析模型的基础上,围绕滑体几何形态、滑面倾角、滑带及滑体力学性质等关键因素,对埋入式抗滑桩的适用条件进行探讨。研究表明:埋入式抗滑桩置于平缓段有利于其阻隔作用的发挥,保证桩前滑体的稳定性;置于滑体强度大于滑带强度的滑坡,有利于利用滑体较高的土工参数;置于坡面平缓的滑坡,有利于桩顶滑体的稳定。     

假目标配置数量模型及其效费比分析

在现代战争中,示假伪装的地位越来越重要。引入了真假目标的发现识别概率的指数分布模型,综合考虑作战时间、真假目标价格比等因素,确定战场生存能力和配置假目标成本两个目标函数,并以最小加权偏差法确定两者权重,建立基于多目标决策的假目标配置数量模型。最后结合实际问题,将各参数条件带入模型计算出假目标的最佳配置数量,同时利用假目标的效费比模型进行检验分析,从而为战时假目标配置数量的确定提供参考依据。     

考虑故障影响的机构可靠性建模

对影响机构可靠性的主要因素、机构可靠性变化的基本过程以及表征机构可靠性变化的指标参数进行了分析 ,针对机构可靠性问题的特点 ,提出了基于机构输出参数的目标函数与实现函数的叠覆进行机构可靠性分析的方法以及考虑故障等级影响、对不同故障等级进行加权的机构可靠性失效判据 ,建立了与此相对应的机构可靠性分析的数学模型 ,给出了利用Monte Carlo方法对数学模型进行求解的计算流程 ,并对某实际工程问题进行了实例分析。     

自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用

针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪.     

基于多属性决策方法的防空C3I系统效能评估

介绍了防空C3I系统效能的定义及效能评估的一般处理过程.针对效能指标的多样性,提出了基于多属性决策(MADM)的效能评估方法,并通过一个示例给出MADM方法的处理过程,有效地解决了防空C3I系统效能评估这一复杂而困难的问题,仿真结果证明了方法的可行性.     

多传感器系统纯方位定位与可观测性分析

对多静止测向站系统的可观测性、定位方法进行了分析和研究。通过运动等效,将多静止站系统转化成一个特殊的单运动测向站问题。采用拟线性方法,建立了纯方位多传感器系统目标定位问题的数学描述,并分析了系统的可观测性条件。提出了两种目标被动定位的融合递推算法,它们可以以标量的形态递推计算,具有实时性高、可计算性好的优点。     

Repairable consecutive‐k‐out‐of‐n: F system with Markov dependence

In this article, a model for a repairable consecutive‐k‐out‐of‐n: F system with Markov dependence is studied. A binary vector is used to represent the system state. The failure rate of a component in the system depends on the state of the preceding component. The failure risk of a system state is then introduced. On the basis of the failure risk, a priority repair rule is adopted. Then the transition density matrix can be determined, and the analysis of the system reliability can be conducted accordingly. One example each of a linear and a circular system is then studied in detail to explain the model and methodology developed in this paper. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 47: 18–39, 2000