武器装备综合保障信息化技术研讨会征文通知

为进一步促进武器装备综合保障信息化技术的发展，加快该领域的新方法、新技术的应用与推广，提升军工核心竞争力建设。由中国计算机自动测量与控制技术协会、北京航天测控公司、中国安捷伦科技有限公司、《计算机测量与控制》杂志社联合举办第十八届技术研讨会——武器装备综合保障信息化技术，欢迎从事武器装备综合保障信息化技术、自动测试技术、先进总线技术和故障诊断技术及相关领域的工程技术人员、大专院校师生撰写论文，并参加研讨会，为促进该项技术的推广应用和发展做贡献。     

一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制

提出了一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制.在该机制中,群首节点负责维护全网节点的地址使用情况表,处理网络的分割与合并;新入网节点通过代理节点向群首节点申请地址;使用蚁群算法优化选择代理节点,利用地址表备份机制减少群首节点失效的影响.与MANET Conf协议和ODACP协议的仿真比较结果表明,该方法能够在更短的时间内、使用更少的通信开销为节点分配地址,并且在网络规模增大时,该方法的地址自动配置性能并没有急剧下降,具有更好的可扩展性.     

坦克武器作战能力评估的不完全信息群决策法

针对坦克武器系统作战能力评估新趋势,运用不完全信息群体多数性决策方法探索坦克武器系统作战能力评估问题.依据决策群体中每一决策个体的主观偏爱和信息掌握程度,形成对不同坦克武器系统在各属性下效用的不完全信息,决策群体集结各效用不完全信息形成群体偏爱,对武器系统作战能力进行排序或选优.该方法模型简单、利用计算机实现,较好地解决了信息化条件下坦克武器系统作战能力评估问题.     

惯性测量匹配法测定船体变形实施方案研究

介绍了船体变形的产生原因,详细分析了船体变形对航姿参数的影响和惯性测量匹配在实船上测量船体变形时的几种实施方案。分别讨论了在中心航姿系统部位和局部基准部位是否安装加速度计和速率陀螺时的不同情况,具体推导了变形角、局部基准部位的航姿角和摇摆线速度的计算公式。对各种方案进行了分析比较,指出了各自的优缺点,为惯性测量匹配法在实船上的应用打下了基础。     

子牙桥头碉堡群与天津城防工事的考证

本文以实地考察为基础,并参照相关的回忆录和照片资料,考证了子牙桥头碉堡群的修建过程,更正了<天津地方史资料联合目录>关于<天津市警备区域划分及工事位置要图>绘制时间的错误记录,阐明了子牙桥头碉堡群的重要价值,并对相关的文物保护工作提出了建议.     

基于证据理论的直觉模糊群决策方法

针对属性权重和专家权重完全未知的直觉模糊群决策问题,提出一种基于证据理论的决策方法。基于记分函数和属性不确定度,将专家的直觉模糊决策矩阵转化为Mass函数;运用了基于直觉模糊熵的属性权重计算方法,将专家针对属性集关于方案集的评价证据进行修正与合成;确定了考虑接近度与相似度的专家权重计算方法,融合了TOPSIS法与Jousselme距离度量专家权重,将各专家关于方案集的评价证据进行修正与合成,最后进行方案排序。运用实例证明了方法的合理性和有效性。     

基于直觉判断矩阵和证据理论的群组决策方法

针对属性权重已知的群决策环境,根据直觉模糊和证据理论相关知识,提出了一种群决策方法。采用直觉模糊数描述专家关于方案的两两比较结果,构建直觉判断矩阵;根据直觉判断矩阵排序中转法,按一致性要求确定属性直觉模糊数型权重;以直觉模糊评价值构造Mass函数,结合证据冲突度和犹豫度,在属性层面区对专家权重进行合理分配;利用直觉模糊集加权集结算子集结决策信息,并根据得分值和精确值进行方案排序。通过算例,验证了所提方法的合理有效性。     

爱，并不遥远

赵金丽和樊守功是医大同学,同样的志趣爱好,使他们走到了一起。可毕业时,赵金丽被分配到小樊入校前所在的驻宣化红一师,而樊守功却分到了小赵原来所在的西藏某部。天下事就是这么巧,统一分配,却又使他们天各一方。再苦也要撑起这个家1994年6月,樊守功回到内地休假,一对热恋的军人喜结连理。婚假刚刚过半,樊守功却意外地收到了部队的催归电报。这一天,赵金丽寸步不离地陪着丈夫。夜深了,她对丈夫说:“守功,部队那边肯定有情况,你又是医生,明天一早你就坐火车走吧。”“我走了你咋办?”“我也是军人,你就不用操心了。”赵金丽实在舍不得丈夫离…     

基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离

针对弹道群目标微多普勒信号分离问题,提出了一种基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离算法。对进动目标和旋转目标进行了微动建模,分析了其散射中心在窄带信号下的微多普勒效应,并给出了其参数化表达式。利用STFT对窄带回波进行了时频变换,获取了回波时频图,并采用奇异值分解(SVD)和高斯空间掩模方法分别对时频图进行了消噪和平化处理。再依据散射中心微多普勒瞬时频率的变化规律,采用Viterbi算法对群目标微多普勒曲线进行了提取。最后将提取出的曲线进行傅里叶变换,根据群目标微多普勒周期的相关性,实现了群目标信号的分离。仿真验证了所提方法的有效性和准确性。     

基于最优控制的翼伞路径规划

提出了一种基于最优控制的翼伞路径规划方法。该方法以提高落点精度和减少操纵量为目标,将翼伞的轨迹优化问题转变为参数优化问题,并运用改进的粒子群优化算法进行了有效的求解,得到了基于最优控制的翼伞路径规划的近似最优解。为了验证该方法的可行性,在仿真环境中同时使用了传统分段控制方法和最优控制方法。归航的计算机仿真结果表明,基于最优控制的翼伞路径规划方法提高了落点的位置精度和方向精度,同时减少了操纵量。