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为了保证太空信息能自顶向下融入到战区联合作战行动,实现太空信息支援力量与其他作战部队的跨域协同,美军建立了体系健全、功能完备的太空信息支援系统。本文梳理归纳了美军太空信息支援力量体系,针对太空信息支援战区作战的指挥与运用流程,分析了“统分结合、视情授权”的太空信息支援战区作战指挥体系,研究了“需求提出-汇总分析-分类提供”的支援作战流程,对天基侦察监视、卫星通信中继、卫星导航定位的需求管理、任务规划与资源调度的具体运用流程进行了分析,总结了美军太空信息支援战区作战指挥控制的特点。希冀本研究可为太空信息支援作战的指挥体系构建和指挥控制流程设计提供一定参考。 相似文献
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数值模拟了爆炸驱动管中柱状装药内爆轰波的传播过程.计算采用欧拉型有限体积方法,炸药及爆轰产物均采用JWL状态方程,空气采用理想气体状态方程,采用"点火-生长"模型计算化学反应速率.计算得到了驱动管内波系结构的发展过程,爆速与经验公式符合得较好.计算表明,驱动管侧壁的压力峰值在800MPa以上,而在管底中心处,由于激波的汇聚,压力峰值高达12.4GPa. 相似文献
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针对新一代敏捷卫星对地观测任务规划问题,考虑了直拍直传、立体成像、多条带拼接等复杂任务需求和观测、数据下传、对日定向等九种卫星动作,在任务规划的同时进行卫星动作规划。设计并实现了前瞻启发式构造算法,算法满足卫星存储、能量等复杂约束,在前瞻过程中每次决定当前任务是否安排。采用基于专家知识的多种启发式规则决定任务安排与安排卫星动作序列。仿真实例及实际工程应用表明,算法可以在很短的时间内给出较好的结果,证明了本文方法对于敏捷卫星任务规划问题的适用性。 相似文献
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基于MAS技术的Multi-UCAV任务规划系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于MAS技术,提出用多Agent系统来实现多架无人战斗机协同攻击任务的多机任务规划系统,建立了系统的总体结构和单个Agent的结构,并给出一个基于意图识别的Multi-UCAV协作结构。利用多Agent的自主性和协作性,充分发挥单个UCAV的自主性。通过通信网络进行协同,共享信息,可提高任务规划系统的自主性和智能化水平。 相似文献
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为增强航空时敏制导炸弹在中制导段的滑翔能力,将极小值原理与自适应进化粒子群算法相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹增程弹道的组合优化设计方法。基于纵向平面内质心运动模型,推导了性能指标泛函及各不等式约束函数。引入Lagrange乘子矢量并建立相应的Hamilton函数实现无约束泛函极值问题的转换,推导出兼顾各优化目标函数的满意优化模型。利用自适应进化粒子群算法对该段增程弹道进行了攻角与弹翼张合档位双设计变量的组合优化。数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量的增程效果比常规单变量控制时显著提高,其优化结果可为制导炸弹弹道规划设计的研究提供一定的理论参考。 相似文献
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针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。 相似文献
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在航天器发射工程中,存在组织过程可靠性评估难以量化的问题。基于航天器发射组织过程的时间特性呈现多个子过程并发执行且子过程具有Markov性和齐次性的特点,使用连续时间Markov链(CTMC)建立多吸收态的组织过程可靠度模型,利用互模拟等价关系(BER)简化组织过程的状态空间,并进一步给出各种状态转移率和组织过程可靠度计算方法。最后,通过数据分析说明模型在航天器发射工程进度计划评估中的作用和意义。 相似文献
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把基于结构网格有限差分方法建立的化学非平衡流动模拟的新型解耦算法推广到基于非结构网格的有限体积法,从而可用于模拟复杂几何构型下的化学反应流动.对H2/ Air预混气体中激波诱导振荡燃烧的Lehr实验进行了数值模拟,计算得到的振荡频率与实验结果符合很好,表明计算方法具有时间和空间二阶精度.通过对不同几何外形发射体的计算发... 相似文献
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为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。 相似文献