巡航导弹INS/视觉组合导航方法

巡航导弹仅依靠惯性导航系统进行导航时,其导航误差将随着时间的累积不断变大。INS/GPS是最常用的组合导航方式,但存在战时不可用的缺陷。为此提出了一种基于EKF的巡航导弹INS/视觉组合导航方法。利用巡航导弹相对于单个已知点地标的视觉信息(方位角和高度角)和高度信息,巡航导弹INS的位置和速度误差能够同时被估计出来。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

基于灰色系统理论的设备状态监测系统设计

介绍了设备状态集中监测系统的构建和灰色系统理论在设备状态预测中的应用原理及方法．利用Matlab提供的基于最小二乘法的非线性曲线拟合函数能方便地求解一阶灰微分方程,从而得到原始数列的预测值表达式．应用实例表明,基于灰色系统理论的预测模型适用于小样本不确定问题的研究,预测精度高、实现容易．基于灰色系统理论的设备状态监测系统的研制对于科学制定维修计划,改进设备的管理维护手段,确保试验任务的质量和进度具有重要作用．     

基于Petri网的案例推理研究

介绍Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点介绍了该系统的案例库的知识表示。     

采用瞬态球状热斗篷方法的浅层地下目标红外隐身技术

由于浅层地下目标与背景土壤的热物性不同,影响了整个区域表面的温度场分布,容易被敌方探测系统发现并击毁。针对这一问题,考虑太阳辐射、天空辐射以及风速的影响,建立了埋藏地下目标的区域温度分布传热模型,揭示了不同时段埋藏地下目标对区域表面温度场的影响。在变换热力学的基础上,通过坐标变换的方法,推导出球状瞬态热斗篷的导热系数的通解表达式。根据等效介质理论,对设计的热物性参数进行均质化,并通过数值实验方法验证了基于热斗篷地下目标红外隐身技术的可行性。     

项目投资决策系统的设计与实现

探讨了一种国防支出项目投资决策系统的设计与实现方法,建立了实现项目投资决策的两个数学模型,通过这两个模型为最终投资安排提供了一个较为规范、科学的辅助决策依据。     

DLX虚拟处理器流水线性能分析

介绍了DLX虚拟处理器的结构特征和流水线处理机的工作原理,通过矩阵乘法运算实例模拟了程序在DLX虚拟处理器中的流水执行过程,并利用DLX的统计分析工具对流水线的性能进行对比分析,提出了流水线处理过程中潜在问题的解决方法,为设计和改进流水线结构及提高流水线处理机中算法的执行效率提供了参考依据。     

大力开展基于智能技术的数字化战例库建设

战例研究是进行军事问题研究的重要基础,也是汲取战争经验、深化军事斗争准备的现实需要。开展战例研究的前提是建立起知识体系完备、检索运用便捷的战例库。随着智能技术的发展,战例数据的标准化描述、规范化存储、智能化分析成为可能,极大地支撑了便捷、高效的数字化战例库系统开发工作。本文首先从战例研究的重要性入手,分析了当前战例运用和研究的基本现状,梳理了存在的典型问题;其次,从数字化技术对战例描述和战例库建设的影响角度剖析了数字化战例库构建的基本需求;最后,通过对智能技术的把握,分析了智能技术对数字化战例库构建的支撑作用,并对如何开展基于智能技术的数字化战例库建设提出了初步设想。     

基于熵权的导弹型号论证方案评价模型

针对导弹型号论证决策中的部分属性信息具有模糊性,给出了一种基于熵权的模糊信息多目标决策方案评估方法。该方法在只有模糊判断矩阵而没有专家权重的情况下,通过多指标的模糊评价矩阵的熵权计算,得到各属性信息提供的有用信息量的程度;再通过各方案与理想点的距离,得出了可信度较高的优选方案。     

航空火控系统任务分析与任务管理关键技术

任务管理是航空火控系统的核心内容之一,属于火控顶层研究范畴。首先以战斗机进行空中作战的全过程为背景,分析火控系统于不同阶段所对应的任务状态以及不同状态之间的转换关系;在此基础上,对多任务之间的逻辑关系进行研究,并采用基于时序活动的分析方法描述火控系统的多任务特征;然后讨论了火控系统中任务管理问题的难点和关键技术;最后以状态时序→信息感知→传感器管理→(新的)状态时序为主线,构建任务管理的闭环式结构,并对未来战斗机任务管理的发展趋势进行展望。     

基于混合粒子群优化的多目标决策新方法

多目标优化问题中的一个关键在于合理地评判各有效解的优劣。通过引入灰色系统理论中灰色关联度的概念作为评判准则,结合粒子群优化算法进行有约束多目标规划问题的研究。提出了一种新的不可行解的保留策略,进化过程中以此策略保留适量的不可行解,有利于增强对约束边界附近可能的最优解的搜索,同时,针对粒子群优化算法的容易陷入局部最优的缺点,实现了以粒子群优化为载体的混合算法:即对全局极值邻域进一步混沌搜索寻优。仿真结果表明改进的算法对多目标决策问题是有效的。