混合排队规则的战术装备维修保障系统分析

首先将战术装备维修保障过程描述为M/M/c/k混合规则的排队过程,其损坏装备到达服从相互独立的泊松分布,维修时间服从相互独立的指数分布。同时考虑系统的到达率和维修率随系统中装备数量的变化,重要战损装备等待维修时的不耐烦性以及重要装备对一般装备的强占性优先权情况,结合战术装备维修保障系统的结构和规模,建立战术装备维修保障M/M/3/12排队模型。列出模型的平衡方程,采用矩阵的分析方法得到重要装备和一般装备的稳态分布表达式,并以队长为指标进行了系统性能的计算。     

一种改进的强跟踪滤波算法的推导及仿真验证

针对一般强跟踪滤波算法(STEKF)在光纤陀螺动态输出滤波过程中存在跟踪效果不好的缺陷,分析推导一种新的强跟踪滤波算法(ISTEKF),使其能够克服原先算法存在的缺陷,并利用光纤陀螺动态输出数据进行仿真验证,滤波结果表明ISTEKF算法能够达到很好的跟踪效果,且具有较强的自适应能力。     

基于期望系统噪声的自适应机动目标跟踪研究

状态估计是目标跟踪中的基本问题,也是目标跟踪的一个难点。首先对标准IMM算法的优缺点进行了论述,针对其缺点和不足,提出了基于期望系统噪声模型（MIMM）的自适应多模型算法,该算法能有效地对机动目标的状态进行自适应估计。仿真结果表明,该算法比标准的IMM算法有较好的改善。     

Call center arrival modeling: A Bayesian state‐space approach

In this article, we introduce three discrete time Bayesian state‐space models with Poisson measurements, each aiming to address different issues in call center arrival modeling. We present the properties of the models and develop their Bayesian inference. In so doing, we provide sequential updating and smoothing for call arrival rates and discuss how the models can be used for intra‐day, inter‐day, and inter‐week forecasts. We illustrate the implementation of the models by using actual arrival data from a US commercial bank's call center and provide forecasting comparisons. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 58: 28–42, 2011     

遥控武器站的自抗扰控制

遥控武器站系统是一个具有强后坐力、变摩擦力和变转动惯量的非线性系统,采用自抗扰控制技术对该系统进行稳定控制.系统利用自抗扰控制器的扩张状态观测器,对系统未建模特性和不确定性外扰进行动态估计和反馈补偿,提高了系统的抗干扰能力.实物系统稳定控制实验结果表明,所设计的自抗扰控制器具有良好的动态品质和较强的抗干扰性能,系统实现...     

探索性分析工具EASim的设计与实现

探索性分析是一种研究深度不确定条件下复杂高层问题的分析方法.为使其能够有效地解决实际问题,需要探索性分析工具的支持.国内目前的探索性分析工具大都是面向特定应用开发的,缺乏规范化的探索性分析模型描述方法.采用扩展影响图作为探索性分析模型的统一描述规范,自主开发了通用型探索性分析工具EASim.介绍了EASim的功能结构、...     

混合对策无人战机空战决策

在混合对策理论的基础上,将空战过程看作是由一系列离散的状态组成的离散事件动态系统,建立了空战过程的离散状态子模型,利用空战态势指数和战机空战能力指数构造了战术评估函数,以完成对战术动作的筛选工作,并结合3DOF质点模型设计了机动指令生成器,实现对无人机运动状态的控制,并在Matlab环境下对机动实例进行了仿真.     

基于EKF算法的弹道导弹助推段跟踪建模与仿真

围绕弹道导弹助推段跟踪问题,分析了助推段反弹道导弹的基本作战过程,建立了弹道导弹助推段动力学模型,分别就单传感器/单弹道导弹和多传感器/多弹道导弹两种情况建立了基于EKF算法的弹道导弹助推段跟踪模型,并通过算例验证了模型和算法的有效性,可为助推段反弹道导弹建模与仿真提供一定的参考。     

动力伞8自由度动力学建模与仿真

现有文献中的翼伞建模方法多数是针对不带动力情况下的翼伞建模,不能适应动力翼伞的飞行控制。为了实现动力伞的有效控制,首先要建立合理的动力学模型。假设翼伞承载物和软翼之间具有2个自由度,分别建立软翼和承载物体坐标系下的作用力和力矩的平衡方程,通过体坐标系转换和消除翼伞内部状态量,得到有利于实现翼伞控制的8自由度非线性状态方程。仿真表明模型的飞行曲线与飞行实验的结果相一致,验证了模型的有效性。     

基于稀疏贝叶斯学习的扩展目标雷达关联成像*

雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,是一种高分辨凝视成像方式。传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该算法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该算法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。