某高炮射弹观察时机指示和距离自动通报系统的实现

针对某高炮射弹观察时机难以掌握、偏差校正依据不足的问题,提出用8098单片机实现其射弹观察时机指示,并实现目标距离自动通报。主要分析了信息采集 射弹飞行时间的转换及其精度、语音实现和软件设计等问题。     

基于“当前”统计模型的综合滤波-参数识别模型

在机动目标“当前”统计模型的基础上建立了新的综合滤波－参数识别模型,并用识别－滤波两步走的方法在线识别机动示性参数和量测噪音参数,由此实现对机动目标跟踪的动态建模,使数学模型更加符合实际情况。     

火力控制系统研究的人工神经网络方法

人工神经网络提供了新的信息处理方法。着重讨论了多层前向网络的基本特性,结合火力控制系统的研究分析了网络应用的几个方面,并给出了有关的例子。此外,分析了网络设计方面的有关问题。     

目标定位和跟踪的神经网络最小二乘估计

首先概述了单目标定位和跟踪的现有研究结论和新问题,接着叙述了神经网络最小二乘估计方法,最后给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型     

实时仿真计算机系统的若干问题

本文比较了实时仿真计算机系统中配备A/D、D/A变换器的两种方案。分析了几种检索算法,并且提出了一种新的全并行检索方法——映象检索。文中论述了仿真计算任务的特点及其并行性的开发。本文在分析了AD-10的缺点之后指出,纯异构型仿真专用多处理机的局限性较大,不能充分开发仿真计算任务的并行性。较好的结构形式应是以同构型多处理机为核心。     

冲激雷达实验系统与测量数据处理技术

本文介绍一种冲激雷达实验系统。它是设置在微波暗室内的全空间实验系统,天线、录取电路和数据处理器是专门设计的,能录取各种目标的回波数据,给出实时处理结果。文中讨论了数据处理技术,提出用规则化方法求解目标冲激响应、估计AR模型参数,给出了实际结果,表明该算法的有效性。测量了涂覆RAM目标的回波,对比分析结果证实了冲激雷达具有良好的反隐身能力。     

人才结构系统分析的目标规划方法

本文把马尔可夫过程和目标规划结合起来,提出人才结构系统分析的单项控制和多项控制,并在单项控制模型的基础上发展成了多项控制模型,加强了模型的可信度和通用性。     

基于移动代理的目标跟踪WSN体系结构设计

在目标跟踪WSN网络中,引入移动代理技术,选择性地访问传感器节点和融合数据,能极大地提高WSN网络的性能。提出了一种基于移动代理的WSN目标跟踪网络体系结构,对网络中的移动代理进行了分类,定义了各类移动代理的功能和结构,建立了基于移动代理的目标跟踪工作流程。最后通过仿真实验,验证了随着网络节点数量的增加,提出的目标跟踪WSN结构的与传统的C/S模式目标跟踪WSN结构相比,单位负载量等性能指标上具有较大的优势。     

高超声速滑翔导弹气动参数自适应跟踪建模

针对高超声速滑翔导弹跟踪中状态模型构建问题，研究基于制导变量变化规律的气动参数建模方法。对气动参数进行分析，指出传统建模方法的缺点。在假设制导变量服从一阶时滞过程的前提下，利用线性化的气动系数推导气动参数模型，通过分析不同飞行状态下的模型变式，证明模型对目标机动具有自适应性。对模型中未知参数的取值问题进行讨论，实现模型与飞行状态的自适应匹配。仿真结果表明：当目标发生机动时，所提模型性能明显优于传统模型。同时，在不同滤波器参数条件下的仿真结果进一步证实了模型的有效性。     

Exponential size neighborhoods for makespan minimization scheduling

We investigate the quality of local search heuristics for the scheduling problem of minimizing the makespan on identical parallel machines. We study exponential size neighborhoods (whose size grows exponentially with the input length) that can be searched in polynomial time, and we derive worst‐case approximation guarantees for the local optima of such neighborhoods. The so‐called split neighborhood splits a feasible schedule into two layers, and then recombines the two layers by finding a perfect matching. We show that the makespan of every local optimum for split is at most a factor of 2 away from the globally optimal makespan. We then combine the split neighborhood with two neighborhoods from the literature. The combination of split with the jump neighborhood only marginally improves the approximation guarantee, whereas the combination with the lexicographic‐jump neighborhood decreases the approximation guarantee from 2 to 3/2. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011