地面防空目标优化分配问题研究

在多年来从事指挥自动化系统研究的基础上,对地面防空目标分配中的若干问题进行了研究。其中包括多目标通道地空导弹武器系统杀伤区的确定,各火力单位相对于飞机类、导弹类目标的射击诸元计算,目标优化分配模型的建立及其求解。     

PID在柴油发电机组输出稳定性控制中的应用研究

针对目前移动式柴油发电机组机械式调速器响应速度慢、精度差以及负载变化较大时发电机组输出电压和频率波动较大的问题，研究了PID在柴油发电机组稳定性控制中的应用，进行了电子调速器电路的研究与设计。对75kW柴油发电机组进行了空载、半载及满载实验，实验结果验证了设计电路和控制方法的正确性。该电子调速器采用PID方法对发动机转速进行控制，达到了改善柴油发电机组输出稳定性的目的，并且具有响应速度快和准确度高的特点。     

火力对抗条件下反坦克导弹目标分配优化

以对抗条件下反坦克导弹作战过程为依据,建立了火力对抗条件下反坦克导弹目标分配的优化模型,并提出了坦克火力分配优化模型,研究利用改进的遗传算法来设计求解,在VC++下对实例进行求解,所得结论合理,本研究对反坦克导弹分队火力分配决策具有一定的参考作用和现实意义.     

轮毂电机驱动车辆转向控制策略

为提高轮毂电机驱动车辆转向机动灵活性以及安全稳定性,提出了一种基于直接横摆力矩控制的转向控制策略。以带有双桥转向机构的8轮轮毂电机驱动车辆为研究对象,研究其双重转向控制问题,建立基于车辆二自由度单轨模型的车辆参考模型,并以横摆角速度作为控制变量,建立基于横摆力矩PID控制器和横摆力矩分配控制器的转向分层控制模型。利用硬件在环实时仿真实验对所提出的转向控制策略的可行性和有效性进行分析验证。     

基于贝叶斯混合博弈的空袭火力资源分配决策模型

从博弈论的角度出发研究空袭火力资源的分配问题,针对空袭编队和防空火力单元攻防对抗过程中存在的不确定性、静态性以及动态性,建立基于贝叶斯混合博弈的空袭对抗火力分配模型。通过构造贝叶斯混合博弈树,采用逆向回溯法分别建立不同的博弈分析模型,利用混合粒子群算法求解那什均衡。仿真结果表明:以博弈论为背景研究空袭作战火力分配问题,符合真实的作战坏境,有效性好,有较高的理论应用价值。     

基于项目管理的战役指挥控制初探

文章提出在战役指挥控制领域引入项目管理，分析了这样做的可行性，并根据项目管理理论与方法给出了基于项目管理理论的战役指挥控制过程和基于项目管理方法的战役指挥控制方法。     

C2关系网络演化生成特性分析*

在网络中心作战背景下,为了探索"聚力前沿"(Power to the Edge)现实要求下的指挥控制(C2)关系动态演化规律,讨论了两种实元的加入策略模型:"信息最优加入"策略(BIMS)和"随机加入"策略(RMS):提出了信息资源利用率、信息资源命中率、信息传输有效率等三个指挥控制关系网络效能指标和一种加权评价方法.通过对仿真结果的分析,发现了BIMS策略下C2关系网络演化过程中存在的自组织、自适应现象,得出了BIMS策略下C2关系网络将具有无尺度网络特征这一结论.最后,比较了BIMS策略和RMS策略下的C2关系网效能和抗随机干扰能力,发现前者优于后者,而且BIMS策略下C2关系网具有逐渐优化的能力.     

复杂环境下防空体系效能评估的网络环模型研究与应用

随着当前防空指挥控制体系正逐步由"以平台为中心"向以"网络为中心"转变,与此相关的网络化的效能分析却一直进展不大,原因之一就在于缺乏合适的网络模型和方法对其进行描述和分析.基于此,通过构建防空指挥控制体系网络环模型,设计了一种求取邻接矩阵Perron-Frobenius特征值(PFE)的评估方法,该模型清晰地反映了防空指挥控制体系的复杂网络化结构,其邻接矩阵特征值能较好地反映防空指挥控制体系的网络化作战效能.通过一个高炮防空指挥控制网络的实例,分别分析了在理想环境和在电磁干扰的复杂环境下,防空指挥控制体系核心转移的过程及其邻接矩阵的特征值,证明该方法结构明晰,简单可行,对防空指挥控制体系的网络化效能分析是有效的.     

基于多目标的雷达组网传感器资源管理算法

在雷达组网系统的多目标跟踪过程中,当目标数量过多时,由于传感器资源不足,无法使用传统传感器的管理方法进行资源分配,且运算时间过长,不满足工程实际需求。针对以上问题,提出了一种新的多传感器多目标跟踪任务快速分配算法,该算法将跟踪目标个数和跟踪目标精度作为优化目标,首先按照设定的分配准则对传感器进行一次分配,最大化跟踪目标个数;然后利用一种基于传感器排序的启发式传感器分配方法进行二次分配,通过控制跟踪目标的协方差水平,使目标的跟踪精度尽量接近期望值。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效快速地分配,既跟踪了更多的目标,又达到了期望目标的跟踪精度,并且在一定程度上控制资源消耗,减少系统的总耗能。