动基站时差探测系统定位方法研究

针对传统长基线时差探测系统的缺点,提出了全新的动基站时差测量系统并给出了目标的定位原理。在典型布站、信息存在冗余的前提下,通过子集选优法确定了最佳定位算法,并根据工程应用的需要确定了更加合理简捷的定位算法,统计仿真表明了该算法的有效性。最后,计算了目标高度测量精度并归纳了其特点,给出了有益的结论。     

基于改进直方图算法的雷达信号参数特征提取研究

雷达信号特征提取是雷达信号识别中的重要组成部分,直接影响到识别效果的好坏。在研究直方图算法分析雷达信号特征的基础上,提出2种改进的直方图算法:截断直方图算法和窄带直方图算法,并用仿真实验分析影响算法性能的4个因素,验证了直方图算法提取雷达信号参数特征的有效性。     

基于Monte Carlo法的地空导弹火力分配优化问题研究

在确定地空导弹对目标的可射击系数、火力重叠修正系数和转火矛盾修正系数的基础上,结合Monte Carlo法的基本原理,介绍了解决地空导弹火力分配优化问题的一般步骤。运用计算机模拟技术,通过算例,证明了该方法的可行性,为有效解决地空导弹火力分配优化问题提供了一种较为科学的方法。     

某型导弹发射仪可靠性Bayes设计与实现

某型导弹发射仪主要是用于发射舰载新型反舰导弹的保障设备,对其工作性能可靠度的高低直接关系到系统的正常使用,所以系统的高可靠性是该导弹发射仪设计的首要指标之一.在对某型导弹发射仪进行可靠性设计时,经过对系统构成要素的分析,在充分论证系统可靠性的基础上,运用可靠性的估计相关理论和数学理论,建立了某导弹发射仪的可靠性模型,运用Bayes方法进行了可靠性评定,计算表明该系统的可靠性达到了设计指标要求,对实际系统工程的可靠性设计与评定具有较好的借鉴作用.     

RBF网络用于战车火控系统弹道解算的方法

弹道解算问题对战车火控系统的性能有着直接的影响.传统的弹道解算方法在精度和实时性方面都存在一定的局限性.为了提高解算精度、战车首发命中率和解算的实时性,基于RBF网络的函数逼近及预测能力,将RBF网络用于弹道解算,对传统算法进行优化,得到了新的弹道解算方法.最后对所提方法进行了仿真,发现新方法在解算精度没有降低的条件下,大大提高了弹道解算的实时性.     

基于ISM的武器装备效能评价体系的构建方法

将系统工程中解释结构模型法引入到武器装备效能评价体系的构建过程中,在可拓空间确定武器效能影响因素逻辑关系的基础上,求解系统可达矩阵,建立结构模型,构建多层递阶的效能评价指标体系;应用该ISM,分析了评价体系的内部层次结构及主次因素,掌握系统评价的神经支撑结构;并以机动性指标为例,确定了单指标的因素支撑影响图。系统效能ISM的建立,可为确定提高武器效能的突破点、研发(R&D)控制的立足点等方面进行系统解释,为科学建立评价体系、判定内部结构提供理论基础。     

面向对象方法的一类飞行器模拟器设计与实现

对一类C4I飞行器模拟器的设计与实现进行了研究.该模拟器是分布式C4I仿真系统中的兵力生成子系统,起着演示指控效果、检验决策质量的重要作用.从系统需求出发,采用面向对象的方法对它进行了分析与设计,并最终实现了飞行器模拟器软件系统.该系统已成功应用于某防空C4I仿真试验床中,C4I联机试验表明,飞行器模拟器能较好地模拟指控命令响应并提供较高精度的飞行导航模拟数据.此外,面向对象方法的采用,不仅使系统功能得到了加强,也大大缩短了系统的开发周期.     

分层任务网络在UCAV规划中的应用

无人战斗机任务规划对提高它的生存能力、突防能力、作战效能具有重要意义.分层任务网络规划是一个有效的规划方法,HTNP的最大好处在于,搜索受控于细心设计的方法.在某种意义上讲,一个HTN规划器只描述了如何使用操作,给实际使用带来了困难.在HTNP中引入目标协调机制、禁忌表等,将原有"离线"式方法变为"在线"式方法,提高了方法的适应性能.可以根据情况的变化,随时生成新的规划,降低了预先设计方法的数量,从而降低工程实施的难度.     

天基支援下区域反导组网作战链路规划

天基信息支援下区域反导组网作战各系统实现互连、互通、互操作的关键是战术信息分发系统,而该系统中存在着多种类型的数据链路,这些链路之间又存在着各种约束条件,因此科学合理的对这些链路进行规划是系统实现的重要工作之一.建立并提出了天基信息支援下区域反导组网作战战术信息分发系统数据链路的规划模型和一种新的解算方法,为该系统数据链路的规划提供了理论依据.     

The minmax multidimensional knapsack problem with application to a chance‐constrained problem

In this paper we present a new combinatorial problem, called minmax multidimensional knapsack problem (MKP), motivated by a military logistics problem. The logistics problem is a two‐period, two‐level, chance‐constrained problem with recourse. We show that the MKP is NP‐hard and develop a practically efficient combinatorial algorithm for solving it. We also show that under some reasonable assumptions regarding the operational setting of the logistics problem, the chance‐constrained optimization problem is decomposable into a series of MKPs that are solved separately. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007