基于点模式匹配的雷达航迹与航行计划匹配算法

在雷达航迹与航行计划匹配时,针对传统算法对单点信息依赖程度较高,在信息缺失、目标机动等情况下匹配效果差的问题,提出了一种基于滑窗的改进点模式匹配算法。首先,提取了雷达航迹多特征点,利用特征点集弥补单点信息的不足,通过简化匹配分数的计算,降低了点模式匹配复杂度。仿真实验结果表明,改进的点模式匹配算法显著提高了信息缺失、目标机动等情况下的匹配正确率。     

集对分析的弹炮结合防空武器系统可靠性分析

针对传统可靠性分析仅考虑系统正常运行及发生故障两种状态,而没有考虑其在亚健康状态下运行的同题,提出了基于集对分析的弹炮结合防空武器系统在亚健康模式下的可靠性分析方法.首先,在详细分析弹炮结合防空武器系统物理结构模型的基础上,基于集对分析方法,建立了弹炮结合防空武器系统可靠性模型;然后,根据工程应用中的经验数据,对弹炮结合防空武器系统的可靠性进行了实例仿真,结果验证了该模型的合理性和有效性.     

基于Vague集的TOPSIS法求解目标优先级

针对传感器管理中目标—传感器配对出现的目标优先级求解问题,提出了一种基于Vague集的TOPSIS计算方法。在分析目标优先级的主要影响因素基础上,定义了各影响因素的影响系数。同时结合Vague集的TOPSIS法给出了目标优先级的计算步骤,为目标优先级求解提供了一种新途径。并结合仿真算例表明该方法的合理性与有效性。     

饱和系统的线性最优容错不变集

针对饱和系统的容错控制问题,提出了一种D稳定约束下系统吸引域的估计方法。分别以不变集和参考集的容量为优化目标,给出了两个优化容错不变集的充分条件。为解决不变集优化中出现的双线性矩阵不等式(BMI)问题,通过构造包含线性矩阵不等式(LMI)的目标函数,将它转化为非线性规划的形式进行求解。通过一个仿真实例对该方法进行验证。     

基于Vague集的多人决策地面防空火力配系评估方法

针对已有评估方法存在的不足,提出一种基于Vague集的多人决策地面防空火力配系评估新方法。对地面防空火力配系评价指标进行了分析,给出了偏离理想决策最大的Vague集剔除方法,使多位决策者意见不一致的问题得到了有效解决,构建了地面防空火力配系评估数学模型,给出了防空火力配系评估方法。通过实例分析验证,该方法评估结果客观准确。     

无线认知网络中一种分布式最大频谱分配算法

无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。     

基于Vague集的装备采购项目组织结构评价方法

在装备采购项目组织评价中引入Vague集理论，在列举现有项目组织结构类型的基础上，构建项目组织结构评价指标体系，建立各项目组织结构和理想组织结构的Vague集，计算各项目组织结构和理想组织结构的相似度量，完成对装备采购项目组织结构的评价，为装备采购项目组织设计奠定基础。     

航空集群网络虚拟骨干网分布式构建算法

航空集群网络对集群作战任务执行效能的影响愈发深远,通过构建虚拟骨干网,能够降低路由开销、互联子网和实时管理网络,使航空集群作战更加高效。结合连通支配集理论,提出一种面向航空集群网络的分布式骨干网构建算法——DCAASN算法,设计权值函数刻画节点可用带宽和连通度,并采用分布式思想构建连通支配集以完成骨干网的构建。理论分析和仿真结果表明,相较于Wu、Wan和DCDS算法,该算法构建的骨干网中节点平均权值更大,骨干网的生命周期更长,并且骨干网的规模更小;在时间开销、消息开销方面,相较于Wu、Wan算法有较大提高,与DCDS算法在同一量级。     

基于犹豫模糊混合云模型的航空装备保障系统效能评估

针对航空装备保障系统效能评估过程存在定性指标与定量指标共存、评价信息具有不确定性等问题,提出了一种基于犹豫模糊混合云模型的效能评估方法。根据语言变量的转换与正态云模型之间的混合规则,将犹豫模糊语言术语集转换为梯形云模型,并根据云模型的数字特征,提出了犹豫模糊语言术语集的犹豫度函数与标度函数,实现了对定性指标的量化,兼顾了评价信息的犹豫性、模糊性和随机性。利用区间层次分析法结合灰狼优化算法对效能评估指标体系进行权重赋值,确定系统效能等级。通过应用实例与方法比较表明：犹豫模糊混合云模型不仅评估结果可靠,而且能够识别系统的运行状态,发现系统建设的短板,为提高系统效能提供重要的参考意见,更具有实用性。     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。