一种改进的板块元目标回声计算方法

板块元法是一种水下目标回声特性的近似计算方法,提高其积分计算的稳定性和快速性是应用中常遇到的问题。将Gordon积分算法引入到板块元方法中,并结合面元声散射特点,对其加以简化。仿真结果表明,所提方法在计算目标回声中不仅有效克服了常规算法中的不稳定问题,也使计算速度得以提高。     

基于功能的网格服务匹配算法

网格环境下,服务功能匹配效果决定着网格服务质量,在分析了网格服务匹配方法中基于推理的匹配算法和相似度匹配方法中基于距离的匹配算法后,对这两种算法的精确度、复杂度和匹配效率进行了分析和比较.结合这两种算法,提出了服务功能匹配改进算法,该算法通过采用细化匹配粒度,引入深度因素等方法,增加了匹配精确度.通过实验模拟,查准率和查全率上表明该改进算法具有一定优越性.     

视频传感器覆盖范围精细化计算方法

视频传感器覆盖范围计算是视频传感器网络初始配置、优化部署等的核心基础,其精度严重影响覆盖分析的结果,然而现有很多方法并未考虑计算方法执行效率与精度的影响,而方法的精度与效率在大范围监控视频覆盖分析应用中显得尤为重要。因此,提出一种兼顾速度与精度的视频传感器覆盖范围计算方法,将地理空间进行格网化;计算每个格网角点被视频传感器覆盖的状况,用0或1表示;接着,以格网四个角点的覆盖情况描述格网的覆盖情况,将格网分为16种覆盖状态;逐步细化整个格网覆盖状态非(0000)和(1111)的格网,直至达到预设精度;获得视频传感器的覆盖范围。实验结果表明,该方法能够更为精确地获得部署在地理场景中视频传感器的覆盖范围,同时兼顾了计算方法的速度和精度。     

格栅舵控制巡飞导弹侧向动态特性分析

对某型采用格栅舵进行控制的巡飞导弹进行了侧向动态特性分析;通过对飞行时格栅舵偏转提供的偏航与倾斜控制力进行研究,采用小扰动线性化理论对气动力、气动力矩与运动方程进行了线性化,选取巡飞初始状态为特征点,计算了该状态下各系数的值,建立了侧向扰动运动方程组;由扰动运动方程组分析了自由扰动运动的稳定性和运动特点,求得以舵偏为输入的各偏量传递函数,得到舵阶跃偏转下的动态响应;结果表明,在该状态下,巡飞导弹具有侧向稳定性,倾斜转弯的机动能力要远远大于侧滑转弯。     

GIG信息分发管理

在介绍全球信息栅格和信息分发管理的概念的基础上,根据目前作战指挥过程中信息处理,特别是信息分发管理存在的问题,结合全球信息栅格的实现对信息分发管理的要求,详细剖析并提出了完成信息分发管理所需要实现的功能,特别是详细论述了实现信息分发管理所涉及的关键技术.所有这些,在一定程度上可解决信息化条件下,如何实现信息优势向作战优势的转化问题.     

用逆推法进行平面复杂机构的运动分析

本文依据相对运动不变性原理,提出了一种可用于平面复杂机构运动分析的有效方法——递推法。本方法可用来绘制机构运动简图以及推导机构运动参数之间的解析表达式。经计算机仿真证明:逆推法是正确而有效的。     

基于参数优化的SVM联合作战战场建设方案优选

联合作战战场建设方案优选可最大可能降低建设工程的损耗、提高整体建设效益。针对联合作战战场建设方案优选问题进行研究,首先梳理联合作战战场建设方案优选流程,然后构建包括作战保障工程、后勤保障工程、装备保障工程和战场基础信息数据库的指标体系,并提出基于网格搜索和交叉验证优化的改进SVM方法实施方案优选,仿真结果表明优化后参数的性能明显优于默认参数,更加适用于联合作战战场建设方案优选问题。     

军事应用网格MAGrid本体研究

本体论提供了对研究领域进行概念化描述的基本理论和方法.为了适应网络中心战的发展需求,提出了一种新的军事应用网格构想--MAGrid,并着重从本体论的角度对其进行研究和设计.在介绍本体论相关知识的基础上,提出了相应的层次化本体结构,并对MAGrid的两类主要本体--网格服务本体和网格应用本体进行了描述.通过该研究,为新时期军事应用系统的开发提供了新的思路和方法,对于提高军事系统整体效能具有一定的理论参考和应用价值.     

任意多面体的快速非结构网格生成算法

对于包含复杂气动外形的CFD数值模拟,网格生成是其中的关键,快速稳定的网格生成技术是其中的重要组成部分。本文首先建立了基于可视面的适用于任意多面体的快速初始化算法;然后改进了Delaunay生成算法后使用Delaunay改进生成算法细化网格,讨论了网格质量判定依据对网格生成的影响,通过开发Delaunay面交换技术优化网格生成过程;最后建立了基于顶点弹簧理论的网格优化方法,以提高网格生成的质量。结果表明,本文建立的算法效率较高。     

基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。