机载多智能体信息融合决策系统

将多智能体技术引入到多传感器信息融合领域,通过充分利用智能体的自主性,分布性和协作性等优点,构建基于多智能体的机载信息融合决策系统.详细介绍了多智能体技术在该融合决策系统中的应用,重点描述了各智能体的功能,融合决策体系的结构框架,工作机制和软件实现等内容,为信息融合技术的发展开辟了新的方向.     

截击机作战起飞规划分析

根据截击机在优化的目标分配形式下拦截效果的概率模型,导出了截击机在拦截多攻击机机群时的最优目标分配形式,研究了机场飞机起飞架数与机场战术、技术参数、机场飞机的战术、技术参数以及与攻击机的进攻态势之间的关系,确定了多机场飞机对多攻击机机群进行最优目标分配时所应满足的量化关系,给出的模型可对作战决策过程提供理论依据     

固定翼反潜巡逻机及其作战效能分析

固定翼反潜巡逻机作为战役、战术反潜兵力,在现代海上军事斗争中发挥着极其重要的作用.首先研究了固定翼反潜巡逻机的系统构成、应召反潜的作战过程和特点,全面分析了影响固定翼反潜巡逻机作战效能的各因素,并在此基础上给出了固定翼反潜巡逻机的作战效能分析体系,提出了固定翼反潜巡逻机不同攻潜武器下的效能评估方法,最后通过仿真分析验证了方法的合理性与可行性.     

连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。     

认真贯彻“三个代表”重要思想 不断开创国防动员工作新局面——学习江主席建党八十周年重要讲话的体会

江主席在庆祝建党八十周年大会上指出:"面对国内外形势的深刻变化,我们党要紧跟世界进步的潮流,团结和带领全国各族人民抓住机遇、迎接挑战,胜利完成这三大历史任务,必须坚定不移地贯彻落实'三个代表'要求.     

GSPN的分析方法及其应用

随着计算机和信息技术的发展,广义随机Petri网(G SPN)作为一种图形化的建模工具,不仅可以对系统进行形式化的描述和快速原型开发,而且由于其具有坚实的数学理论基础,可以对系统进行正确性验证和性能评价,因此在系统的设计过程中,得到了广泛的应用。基于结构分析方法、可达图分析和数值分析方法讨论分析了G SPN,并给出了具体的算例,最后讨论了G SPN的应用领域。     

低档次的台军"数字化装甲旅"

为构建所谓的21世纪现代化陆军,台陆军总部近来作出决定,正式着手建设"数字化装甲旅"。目前该项计划已由台"中山科学研究院"与台陆总部联手正式启动。一位台陆军将领透露,预估2009年可建构全军的数字化装甲旅,届时坦克旅的战斗力可提高一倍以上。     

基于弹道仿真的垂直发射型舰空导弹杀伤区模型

以垂直发射型舰空导弹为研究对象,分别建立了无控段、转弯段和制导段弹道数学模型。通过对弹道进行仿真,获取给定脱靶量的命中点集合,并拟合得到杀伤区。该模型基本满足针对不同高度、速度入侵目标相应杀伤区的解算,所得数据可作为舰艇防空作战指挥决策、编队防空队形配置和编队协同防空作战效能评估、防空火力协同的依据。     

DDBN的无人机决策推理模型参数学习

针对复杂战场环境下的无人机决策推理模型参数学习的问题,提出基于遗传算法的离散动态贝叶斯网络参数学习算法。该算法将模型网络参数的最大似然估计函数作为遗传算法的适应度函数,在全局进行并行优化搜索,得到最优的网络参数,从而提高了决策推理模型对复杂环境的快速适应。仿真结果表明,该算法可以获得准确的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂战场环境下无人机威胁评估问题,为无人机的自主任务决策提供有效的参数保障。     

基于改进遗传算法的异构多无人机任务分配

针对异构多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于改进的遗传算法的多UAV任务分配方法。根据多UAV协同任务分配问题的特点,设计了新的遗传算子,并且对适应度值做了标定,有效避免了算法在最优解附近摆动现象的发生,从而提高了任务分配的效率。充分利用改进遗传算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UAV协同目标分配问题。仿真结果表明,改进的遗传算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单有效。