模糊神经网络航空兵师指挥自动化作战效能分析

从航空兵师作战过程出发,依据指挥自动化系统的组成,分析了对抗条件下航空兵师指挥自动化系统的作战效能指标体系;并结合人的因素对航空兵师指挥自动化系统作战效能的影响,建立效能评判指标体系, 在此基础上建立基于神经网络的对抗条件下航空兵师指挥自动化系统作战效能的模糊综合评判模型,进行自适应训练和误差分析.实验证明该效能评判方法的可行性.     

基于模糊多传感器数据融合的目标跟踪系统

为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当.     

C4ISR系统中军用卫星系统若干关键技术

卫星系统在C4ISR系统这样一个综合性大系统中的应用无庸置疑,首先介绍了C4ISR系统中卫星系统的分类,然后分析了军用卫星通信系统在战场信息传输中的若干关键技术,包括卫星定位技术、与地面网络互联技术、抗干扰技术和卫星终端技术等,最后指出了卫星通信系统发展的方向.     

模糊需求下保障设施选址-路径模型及算法

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。     

基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。     

基于激励机制的装备采办风险总量控制

针对装备采办中的风险总量控制,提出一种激励方式来提高承包商的积极性。在单目标风险控制模型的基础上,建立了多目标风险控制模型,推导出了激励机制下风险控制的最优合同公式。对激励机制中存在的两类错误进行了理论分析和实例验证,得出了两类错误对收益的影响,并在成本控制中得到了应用,有效地提高了装备采办的质量和效率,为军方决策者在装备采办中提供了合理的参考依据。     

基于蜂群算法多子阵电台天线波束形成

考虑到战场环境下,低信噪比和敌方干扰容易造成超短波电台通信中断,而鉴于天线阵可以有效提高信噪比和抑制干扰,结合战场电台天线分布特点,提出一种多子阵电台天线应急接收模型。理论分析多子阵电台天线波束形成特性,以消除栅瓣、抑制干扰、提高增益为目标,采用蜂群算法对子阵间距进行优化。仿真结果表明,优化子阵间距可以有效消除栅瓣、抑制干扰、提高增益。同时,与遗传算法和粒子群算法相比,蜂群算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。该研究成果可为超短波电台应急通信提供参考。     

C4ISR体系演化过程中涌现能力建模与评估

对于C4 ISR系统的规划与演化,目前的体系建设策略由于缺乏能够对体系演化对体系全局能力的影响进行建模的方法,从而很难实现复杂系统设计的最优化.以Dahmann和Rebovich提出的波模型作为基础,对C4ISR体系演化过程中的涌现行为进行研究,提出C4ISR体系演化过程模型,抽象描述系统与体系能力构建的协商交互过程以及C4ISR体系能力聚合涌现机制.分析系统的行为对C4ISR体系能力和体系结构演化过程的影响,从而捕获体系演化过程中的涌现性能.     

基于模糊动态层次分析法的军车全寿命费用模型

为研究军车最优的效费比，提出了控制军车装备费用增长的有效途径——全寿命费用管理方法，并通过模糊动态层次分析法建立了分析决策模型，将定性与定量的分析有机结合起来研究军车全寿命费用的变化趋势，有利于提高军车装备的可靠性和决策的科学性，具有较好的应用价值。