面向信号的ATS软件平台体系结构分析

完成了面向信号的ATS软件平台体系结构分析,给出了面向信号的ATS软件平台的定义,详细分析了该软件平台所具有的特征,并在此基础上,借鉴Kruchten的多视图方法,分析了面向信号的ATS软件平台涉及的行为主体,从组织视图、功能视图和信息视图多个视角研究平台的构成与运行方式,最后给出平台的总体模型,并详细介绍了模型中各层的具体定义与功能：     

IETM在信息化装备保障中的应用研究

IETM是装备保障CALS的关键技术,本文依据IETM的主要技术特点、结构形式、关键技术,介绍了IETM的开发流程和国际标准,并展望了IETM的应用前景,对于IETM在信息化装备保障中的应用有着比较重要的指导意义。     

一种面向任务的通用仿真资源集成管理平台的设计与实现

针对当前仿真领域中对仿真资源可重用性的需求,根据实践经验及相关理论知识对仿真资源管理系统的设计与实现进行了研究。提出了一种面向任务的通用仿真资源集成管理平台,该平台用面向任务的视角集成管理资源,以B/S系统结构及Web服务技术保证其通用性,以细粒度的用户验证机制保证其安全性。通过对实际原型系统的测试,与其它同类系统比较,该资源管理平台具有明显优势,能够很好的满足仿真资源管理的需求,并具有较强的通用性。     

基于平衡计分卡的武器装备维修绩效评价指标体系构建

武器装备维修是武器装备维修保障的重要内容,加强装备维修绩效评价,建立科学规范的绩效评价指标体系,对深入推进装备维修工作健康发展将发挥积极作用。以平衡计分卡为研究手段,运用"5M1E"分析法,从一个内核和四个维度出发,分析武器装备维修绩效评价的影响因素,据此建立评价指标体系,并应用于装备维修管理实践,为有效提高装备维修保障效益提供有益借鉴。     

基于大数据的战区联合作战装备保障决策

大数据技术在决策领域的不断应用,将给装备保障决策方式带来重大变革。本文研究基于大数据的战区联合作战装备保障决策问题,提升信息化条件下装备保障准确、高效的决策方式等方面发挥重大作用。阐述了大数据的基本内涵,在决策领域的应用价值。通过系统推理的方法对战区联合作战装备保障决策的分析,提出基于大数据的战区联合作战装备保障决策基本构想,画出科学决策过程示意图,构建大数据战区联合作战装备保障辅助决策系统。结合研究大数据在战区联合作战装备保障决策领域的现实情况,提出相对应的措施建议。     

高平面分辨率穿透成像雷达的研究与实现

穿透成像雷达利用电磁波对介质的穿透特性,对非金属介质内的不连续点进行高分辨成像。为实现该雷达系统的毫米级高平面分辨率、高探测效率和高便携适用性,设计了高平面分辨率穿透成像雷达系统。采用连续波体制和快速扫描空间采样方案以确保小型化和高成像性能,实现了一体化雷达射频前端;提出了参数未知条件下的自聚焦成像处理等数据处理方法,研制了穿透成像雷达系统样机,质量仅为2.5 kg,可单人手持操作;开展了成像分辨率和穿透能力实验测试,验证了方案的可行性和有效性。     

Preemptive parallel‐machine scheduling with a common server to minimize makespan

We consider parallel‐machine scheduling with a common server and job preemption to minimize the makespan. While the non‐preemptive version of the problem is strongly NP‐hard, the complexity status of the preemptive version has remained open. We show that the preemptive version is NP‐hard even if there is a fixed number of machines. We give a pseudo‐polynomial time algorithm to solve the case with two machines. We show that the case with an arbitrary number of machines is unary NP‐hard, analyze the performance ratios of some natural heuristic algorithms, and present several solvable special cases. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 388–398, 2017     

基于马尔科夫决策的目标选择策略

目标选择是军事计划的关键要素之一。基于马尔科夫决策方法,解决具有复杂目标间关联的多阶段目标选择问题。使用与或树描述目标体系各层状态间的影响关联,并以目标体系整体失效为求解目的,建立了基于离散时间MDP的多阶段打击目标选择模型。在LRTDP算法基础上提出一种启发式方法,通过判断从当前目标体系状态到达体系失效状态的演化过程中的可能资源消耗和失败概率,来提供对当前状态的评估值,该方法能有效排除问题搜索空间中不能到达体系失效目的的中间状态,压缩了由于目标间复杂关联而增长的巨大状态空间。用实验验证了该方法有效性,实验结果表明,该方法直观实用,对目标间具有复杂关联关系的目标打击决策有一定参考价值。     

小子样条件下导弹靶场试验综合评定方法

针对导弹靶场试验中的小子样问题,分析了自助法和随机加权法,并对自助法中再生子样较为集中的不足进行了改进。通过仿真比较得出,改进后的自助法具有更好的评定特性。