基于物联网的武器装备管理系统

提出一种基于物联网技术的武器装备管理系统的建设方案。将各种信息传感设备如射频识别(RFID)、视频监控、温湿度传感器等种种装置与单位内部局域网结合起来形成一个综合性的装备信息管理网络,系统软件采用Oracle作为数据库管理工具,结构上采用浏览器/服务器(Browser/Server)模式,系统对提高武器装备管理的效率和水平具有重要的意义。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。     

本体驱动的多分辨率联邦一致性维护方法

传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。     

核化环境空间建模及核武器综合毁伤效应分析算法

针对核化环境以及核武器毁伤效应的特点,提出了一种多分辨率渐进柱状树模型实现核化环境的三维空间数据的建模。为了节省存储空间,提出了线性编码方法对多分辨率渐进柱状树模型进行存储,并且基于M orton码技术实现了核武器综合毁伤效应的空间分析算法。     

战场态势及态势估计的新见解

为理解战场态势本质,从信息交互角度,结合耗散结构理论对战场态势和态势估计进行了全新诠释.提出战场态势本质是战场信息的有限“无序”呈现,将其视为能够出现“有序”状态的动态开放系统.由此指出态势估计即分析理解各种战场信息,利用已有知识减小战场态势熵;同时指出态势估计的研究重点是战场态势内、外交换熵.最后介绍了新的理解下态势估计的理论基础——Brusselator模型,指出了通过建立影响战场态势熵的指标体系对战场态势进行量化分析的技术途径,并说明了计算战场态势正、负熵的方法及其是否形成耗散结构的判据.     

高交叉极化隔离度单偏置赋形反射面天线优化设计

为获得高交叉极化隔离度性能,基于极小极大值算法对单偏置赋形反射面天线进行了优化设计。在赋形优化过程中采取了两个措施来提高天线的交叉极化隔离度,一个是利用归一化的电场来构建目标函数,以消除设计增益对优化过程的影响;另一个就是适当增大反射面的焦距。为了证明所述方法的有效性,以产生一个覆盖美国全部领土的赋形波束为例对天线进行了优化设计。数值仿真结果表明,在服务区内主极化增益都高于30dBi,交叉极化隔离度都在30 dB以上。     

反导作战模拟训练体系

反导作战是攻与防体系之间的复杂对抗过程,对模拟训练提出了新的要求。在分析反导系统的组成和作战过程的基础上,提出了反导作战模拟训练的特点和需求,构建了一种基于网络技术的一体化分布式反导作战模拟训练体系结构。分析表明,这种体系结构能够实现各个分系统的即插即用,模型扩展、重用及互操作,提高了模拟训练的效率,适用于反导作战的模拟训练,为模拟训练提供一种新的技术途径,具有重要的军事意义和应用价值。     

基于混合遗传算法的拦截弹道优化方法

传统的遗传算法中,交叉和变异样本的选择直接影响算法的收敛.通常根据工程实际需求调整交叉和变异样本的选择概率来提高遗传算法运行的有效性和防止早熟现象的发生.将传统的单纯形搜索算法与遗传算法相结合,提出了一种混合遗传算法,并在算法中增加了加速循环操作,提高遗传算法在求解优化问题特别是工程应用中的有效性,以便优化拦截弹道.数学仿真结果表明该方法能够有效地解决迎面拦截弹道问题.     

多弹作战中的任务重分配方法

突现任务重分配是具备了飞行中改变攻击目标能力的巡航导弹在作战中需要解决的重要问题。通过分析可控巡航导弹的特点及此类导弹在飞行中可能出现的突现任务类型,借鉴战斧巡航导弹的作战样式,建立了出现突现任务后的任务执行过程;提出了候选导弹、重瞄导弹的确定方法,并建立了各自的任务执行子模块;利用这些子模块,从一个新角度提出了基于逻辑判断的突现任务分配方法,可为可控巡航导弹的突现任务重分配系统设计提供参考。