Constrained minimax optimization of continuous search efforts for the detection of a stationary target

Analytical resolution of search theory problems, as formalized by B.O. Koopman, may be applied with some model extension to various resource management issues. However, a fundamental prerequisite is the knowledge of the prior target density. Though this assumption has the definite advantage of simplicity, its drawback is clearly that target reactivity is not taken into account. As a preliminary step towards reactive target study stands the problem of resource planning under a min–max game context. This paper is related to Nakai's work about the game planning of resources for the detection of a stationary target. However, this initial problem is extended by adding new and more general constraints, allowing a more realistic modeling of the target and searcher behaviors. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

Probabilistic solution and bounds for serial inventory systems with discounted and average costs

We consider the infinite horizon serial inventory system with both average cost and discounted cost criteria. The optimal echelon base‐stock levels are obtained in terms of only probability distributions of leadtime demands. This analysis yields a novel approach for developing bounds and heuristics for optimal inventory control polices. In addition to deriving the known bounds in literature, we develop several new upper bounds for both average cost and discounted cost models. Numerical studies show that the bounds and heuristic are very close to optimal.© 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

GEO导航星广播星历拟合改进算法设计

设计了倾角较小的GEO导航星的广播星历拟合算法。该方法的核心思想是在常规拟合算法的基础上对位置观测量进行合理的坐标系参考平面旋转,特别是提出针对拟合迭代初值进行相应的坐标变换,从而既可以解决轨道参数拟合的相关性问题,使轨道参数拟合快速收敛,同时又兼顾了用户接收机的计算简便化。通过仿真验证,该方法简洁有效,拟合中误差RMS在厘米量级,能够保证拟合精度。     

一种支持向量机增量学习淘汰算法

针对大规模数据集的分类问题,支持向量机的训练成为一个难题。增量学习是解决这一难题的思路之一。分析了新增样本加入训练集后支持向量集的变化情况,提出了一种基于密度法的支持向量机增量学习淘汰算法,淘汰了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练时间。实验仿真证明这种算法是有效的。     

遗传算法在防空导弹火力优化分配中的应用

介绍了遗传算法的基本原理、算法设计并结合遗传算法主要解决了如何把目标分配给火力单元的问题,编写了相应的程序,并给出了一个基于遗传算法的火力优化分配方案。     

用毁伤概率指标优化二点源诱饵系统布阵

两点源诱偏系统是应用有源干扰的方式,利用反辐射导弹(ARM)本身的缺陷来对反辐射导弹的导引头进行干扰,从而达到保护主战雷达目的的一种有源干扰系统。主要从反辐射导弹的基本原理和有源诱偏的概念入手,对两点源诱偏系统进行理论推导、数学建模、布站设想,后引入毁伤概率指标对各种布站方式进行分类、仿真,对每一种仿真结果进行分析、评估,再把各种分析结果加以比较,从中找出最佳的布站方式。最后利用以上的分析结果,得出几点有用的结论。     

始终处于大气层内飞行的TBM被动段弹道预测

对大气层内飞行的TBM弹道进行预测时,需要根据不同的应用要求,在求解精度允许范围内用近似方法对六自由度运动进行简化,获得简便实用的弹道预测方法。在假设获得TBM被动段弹道初始位置和速度参数的基础上,首先构建简便实用的处于大气层内飞行的TBM被动段抛物线弹道模型;然后将雷达测得的TBM被动段弹道初始位置和速度参数作为初始条件,对弹道方程采用精度较高的龙格-库塔法进行求解,相应得出被动段弹道上各点及落点的位置和速度参数,进一步确定出落点位置的地理位置经纬度。在某地空攻防对抗仿真项目中应用表明,弹道模型及其求解方法可应用于实战或较为逼真的仿真系统中。     

防空武器系统总体效能的灰色层次评价模型

以某型防空导弹为例,首先建立防空武器系统总体效能评价指标,并采用效用函数法进行指标量化。在此基础上,采用AHP法和Dephi法确定权重系数,采用灰色方法计算综合评估值,从而建立一种综合灰色系统理论、AHP法和ADC法三者优点的灰色层次评价模型。最后对该型防空导弹进行仿真分析。结果证明,灰色层次评价法较AHP法和ADC法具有更大的合理性。     

基于EMP环境下的导弹作战防护对策分析

EMP武器以其极强的破坏性在现代战争中展现出了显著的作战效能。为了提高EMP环境下导弹作战防护能力,简单分析了EMP的产生过程,阐述了EMP武器在作战运用中的干扰、软(硬)杀伤的作用机理,研究了EMP环境对导弹及测试设备、指挥系统、计算机系统的影响,提出了导弹作战中对EMP的防护应采取设置法拉第笼、可靠接地、滤波等防护对策。     

一种通信装备系统间干扰评估的新方法

提出了通信装备系统间互扰评估的一种低计算复杂度分析方法。比特差错概率是对数字通信接收机性能进行评估的重要指标,而由比特差错概率(BEP)表征的系统间互扰的情况计算非常复杂,因此需要合理简化。通常假设干扰为加性高斯白噪声,但有些情况下这种假设并不合理。而使用高阶统计量峰度值来估计的方法可以处理调制干扰信号也可以处理脉冲干扰信号,综合了加性高斯白噪声近似和峰度测量以达到对数字通信设备间互扰分析更合理精确。