一种基于分层智能混合决策的多Agent框架

智能对于指挥决策模型非常重要,也是提高模拟训练和作战实验质量的关键。作战中指挥决策内容多,问题性质不一,对智能要求高。在分析指挥控制模型发展现状基础上提出模型对智能的需求,分析设定了智能的5个层次,提出一种混合Agent框架,并在框架中对每一层智能给出解决方案,框架兼具认知Agent、BDI Agent和刺激反应Agent的优长,对构建智能化的训练和实验系统有较大帮助。框架在指挥装备作战运用实验中得到应用,具有较好的理论意义和应用价值。     

作业名层次化聚类算法预测作业运行时间

预测作业的运行时间有益于提升系统的调度性能,而聚类有助于训练出更好的预测模型。传统的聚类算法很难将相似的作业名聚类,为了将相似的作业更好地聚类,通过分析其组成成分的语义重要性,构建字母-结构-数字的作业名层次化聚类算法。以两台超级计算机的真实数据为例,实验结果发现,应用此算法聚类后的数据训练模型的预测精度相较传统方法有一定的提升,整体预测精度为70%～80%。     

火控雷达有源诱饵三点源布局研究

火控雷达由于特殊的工作方式更容易受到反辐射导弹的攻击,为火控雷达配备有源诱饵并研究其合理的布局方式非常必要．基于有源诱偏技术的基本原理,以三点源诱饵系统为研究对象,建立了一种新型的布局模型．为避免采用某种特定布局进行仿真并比较的研究方式,模型通过变动雷达在整个诱饵系统中的布局位置实现了对各种布局形状的仿真,获得了系统诱偏效果与雷达位置的对应关系．仿真结果表明,系统的诱偏效果与雷达到诱饵中心位置的距离有关,找到了火控雷达在诱饵系统中最合适的布置区域,使系统达到最优的诱偏效果．     

美军反导作战及启示

反导作战作为防空、防天作战的重要组成部分,是防空、防天作战的发展方向,是未来防空无法回避的一项重要课题。文章从美军的反导作战出发,以此为基点归纳了美军的反导系统和主战兵器,分析总结了对防空反导作战的主要启示。     

基于Hough变换撤票策略的目标微多普勒提取

微动特征的提取对于目标识别具有重要意义,但现有算法提取多分量旋转目标微多普勒参数的计算量太大.针对这一问题,提出了一种Hough变换撤票策略,对时频空间进行Hough变换得到参数空间,对已包含所有信息的参数空间进行多次撤票,便可分步得到微多普勒信号参数.仿真实验验证了该方法的有效性.     

助推-滑翔飞行器可达区域影响因素研究

利用Radau伪谱法将连续的助推-滑翔飞行器轨迹优化问题转化为非线性规划问题,通过仿真得到了飞行器完整的可达区域,着重分析了升阻比、终端速度以及终端倾角对飞行器可达区域的影响.研究结果表明,可达区域呈现出类椭圆结构,其地理区域覆盖能力由助推火箭关机点速度决定;与终端倾角对飞行器可达区域的影响相比,飞行器升阻比特性和终端速度的影响相对较大.     

密集多假目标干扰对CFAR检测影响分析

分析了密集多假目标干扰对雷达CFAR检测的影响.首先介绍了密集多假目标产生机理,给出了3种不同功率调制方式的密集多假目标干扰产生方法,在此基础上,以雷达一次搜索周期内虚警、漏警造成的检测代价作为检测性能指标,分别分析了单元平均恒虚警检测器、有序恒虚警检测器、剔除和平均恒虚警检测器在3种密集多假目标干扰方式下的检测代价.仿真结果表明:密集多假目标干扰环境下,检测代价受假目标间距影响明显,受假目标干扰功率影响较小,雷达采用单元平均恒虚警检测器付出的检测代价较采用有序恒虚警检测器、剔除和平均恒虚警检测器付出的检测代价小.     

一元二次四元数单边多项式的求根公式

随着四元数代数广泛应用于量子力学、惯性导航及控制论等学科,四元数多项式的求根问题被许多学者关注。最近Janovska和Opfer从理论上给出了一种n次四元数单边多项式零点的求解方法,Feng和Zhao进一步给出了一般n次四元数单边多项式的零点显性表达式。 本文根据Feng和Zhao的结果对一元二次四元数单边方程的根进行了讨论,并利用复数域上四次多项式的Ferrari求根公式建立了一元二次四元数单边方程的求解公式。与文献中现有的结果相比,本文建立的求根公式在许多方面展现了优越性。     

基于路径规划的敏捷卫星姿态机动反馈控制方法

为了避免奇异状态,单框架控制力矩陀螺(SGCMG)操纵律要求框架角进行快速转动,需要消耗较多的能量,并会对SGCMG和卫星系统带来一系列潜在危害。针对该问题,提出基于路径规划和反馈控制相结合的姿态机动控制方法。根据固定时间姿态机动的任务需求,以能量为优化指标,采用伪谱法优化机动路径并回避奇异状态;将最优控制量作为参考数输入,并利用基于系统限制状态的反馈控制方法消除不确定性和扰动的影响。反馈控制基于名义输入进行数值积分得到的预测状态量,并与期望终端状态比较形成控制误差信号。该方法将卫星和SGCMG作为整体规划姿态运动,能够有效避免奇异状态。结合工程实际,在闭环控制仿真中考虑了卫星角速度和SGCMG框架角的初始偏差。仿真结果表明:本文算法能够有限避免奇异状态,且能消除初始姿态角速度和框架角不确定的影响。     

坦克火力运用智能系统目标威胁度评估模块

随着科学技术的发展,未来战争将有更多的智能化武器出现,坦克火力运用智能化将是坦克火力系统的发展方向,而目标威胁度评估是该系统的核心模块.应用BP神经网络建立了坦克目标威胁度评估模型,对影响因素进行了分析与预处理,并构造了3组训练样本.利用MATLAB7.0中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对样本和影响因素进行训练、仿真.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决坦克目标威胁程度与影响因素之间的非线性关系,评估坦克目标威胁度有很强的客观性和科学性,对未来坦克火力运用智能系统的建设具有一定的借鉴作用.