基于纳什均衡的动态目标分配策略研究

动态武器目标分配(dynamic weapon target assignment,DWTA)问题是军事运筹学研究的重要理论问题,也是作战指挥决策中迫切需要解决的现实问题。DWTA问题不能使用静态武器目标分配(static weapon target assignment,SWTA)的动态规划方法来解决。在考虑攻防双方武器系统损耗的基础上分析了DWTA模型,分析结果表明DWTA问题可以尝试用博弈理论解决。最后以实例加以说明。     

基于预计和评估结果融合的电子装备可靠性预测方法

分析了目前获得电子装备可靠性水平的可靠性预计和评估两种方法各自的优缺点,确立了融合两种方法所得结果以解决各自方法不足的思想.基于证据决策理论,以电子装备累积故障概率作为目标集,将可靠性预计结果和评估结果分别作为两批证据对目标集进行支持.利用信息融合方法,对两个利用不同源信息得出的预计结果和评估结果进行了融合,并得到了准确、实用的可靠性预测结果.最后以某型雷达为例进行实例分析,验证此方法的可行性.     

高原环境对弹丸动态稳定性的影响

分析了高原环境低空气密度对弹丸动态稳定性的影响。给出了弹道坐标系中的力方程组和非滚转弹体坐标系中的力矩方程组,并通过线性化方法得到弹丸角运动的状态空间模型。列出了角运动状态矩阵的四个特征根,并利用复数平方根计算方法得到特征根实部的表达式。提出弹丸动态稳定性稳定因子的新定义,并证明新的动态稳定条件与传统的动态稳定条件是一致的。讨论了低空气密度对尾翼稳定弹和旋转稳定弹动态稳定性的影响,并通过仿真说明弹丸在高原条件和平原条件下的动态稳定性存在差异。     

采用PageRank和节点聚类系数的标签传播重叠社区发现算法

基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构，因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序，可以稳定社区发现结果，节点的聚类系数是一个与节点相关的值，使用节点聚类系数修改算法的参数并限制每个节点拥有最多标签的数量值，可以提高社区挖掘的质量。在人工网络和真实世界的网络上测试，实验验证了该算法能够有效地检测出重叠社区，并具有可接受的时间效率和算法复杂度。     

基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。     

基于构件技术的炮兵作战行动仿真研究

"软件组件"的设计思想应用于作战仿真领域是解决模型重用性和仿真应用之间互操作问题的基本途径,其结构形式是复杂大系统仿真的发展趋势.针对当前联合作战仿真的需要,运用可组构建模思想,以UML为工具建立了炮兵行动模型,并设计了炮兵作战行动类;而后分析了构件设计的基本思路,并设计了基于"平台"的炮兵营机动构件;最后论述了基于"平台"和COM组件技术的炮兵作战行动构件开发的关键技术和基本过程.     

基于动态模型的机场配电网潮流计算新方法

机场配电网因非常情况成为孤立电力系统后，配电系统的电压、潮流和频率等发生巨大变化，传统的潮流计算方法往往会出现收敛性差、计算结果与实际不相符的情况。提出的机场配电网动态潮流计算模型能有效解决此类问题，阐述了机场配电网动态潮流计算模型的构成原理、算法并给出相应算例。通过算例计算证明了动态潮流计算模型适用于计算机场配电网的潮流。     

基于神经网络的舰载网络入侵检测方法研究

基于神经网络的舰载网络入侵检测方法研究     

基于多通道卷积神经网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。设计多通道卷积神经网络,对目标的正横距离和运动速度进行估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响。结果表明:Adam+tanh组合方式的估计性能要优于其他组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

用于电压岛式功耗管理的无运放结构高精度电流采样电路

电压岛式的功耗管理在大规模SoC芯片中的应用越来越广泛,由于负载电流是反映功耗最直接的物理量,因此对负载电流的实时、精确采样是对功耗进行精确管理和控制的基础,而低压大电流又是当前大规模芯片的基本特征.在分析了几种常用的电流采样技术的基础之上,提出了一种基于电流镜采样的高精度的电流采样方案,适合于低电源电压供电,并且不需要使用运算放大器,结构简单.基于0.18μm CMOS工艺实现了该电流采样电路,各种条件下的版图模拟结果表明,对于60～1300mA的负载,该电路的采样精度最高可达99.1%,并且自身功耗不超过4mW.利用该电流采样电路,可以对负载电流进行实时有效的高精度侦测,用以作为功耗管理的依据.