基于CPSO算法的海空跨域无人航行器集群协同作业路径规划

针对海空跨域无人航行器集群在复杂水域环境下协同作业以追踪水下目标的任务,提出一种基于协同粒子群(CPSO)的协同作业路径规划算法.考虑不同无人航行器集群特性优势,合理分解并分配远距离追踪水下目标任务过程,并利用CPSO算法进行路径规划.在CPSO算法中,首先为无人机(UAVs)集群规划飞行路径,UAV飞行过程中探测水面...     

周期运动声源的双阵列定位

针对常用的运动声源定位方法存在计算量较大或测试难度大的问题,提出一种基于阵列信号短时处理的运动声源定位方法。分析单、双五元十字阵列的定位性能,并基于单阵列的高精度定向能力,借鉴波束形成中帧处理思想,使用双阵列方位交叉的方法实现声源运动定位。使用自行火炮的发动机周期噪声作为模拟声源,进行外场定位实验,对参与短时相关数据的截取原则和传播路径补偿进行研究。实验结果表明,该方法能够有效实现周期声源的运动定位,最大相对误差保持在5%的水平。     

基于核与灰度的区间灰数多属性群决策方法

针对属性值为区间灰数且专家权重未知、属性权重部分已知的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法。给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式,充分利用区间灰数的核和灰度的信息建立优化模型求得属性的权重。在求出属性权重的基础上,运用灰色关联方法分别求取各专家的核与灰度距理想方案值的关联系数,综合两者得到专家权重,最终综合专家意见并对方案比较排序得出最优结果。鉴于此,提出一种基于区间灰数相对核与灰度的决策方法。最后以一个算例验证该方法的有效性和可行性。     

基于复杂网络的武器装备体系贡献度评估分析方法

根据结构决定功能的系统论观点,基于复杂网络理论对武器装备作战体系网络的拓扑结构进行了分析,构建了基于不确定性自信息量的武器装备作战体系作战效能分析模型,提出了计算武器装备体系贡献度的方法,并通过算例验证,探讨了网络结构演化及度量参数改变对武器装备体系贡献度的影响,为武器装备体系贡献度评估分析提供了技术支撑。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

三机协同无源时差定位最优编队构型分析

针对未来空战中航空集群协同无源时差定位编队构型确定问题,提出了一种确定三机协同无源时差定位最优编队构型的方法。分析了确定集群编队构型的基本原理;归纳了4个三机编队构型决定因素:主辅机相对位置、基线夹角、基线距离以及主辅机高度差;将定位区域范围和定位距离作为衡量集群无源定位编队构型优劣的指标,并进行了仿真计算。仿真结果表明:在火控引导阶段,当采用主机在后、辅机在前,基线夹角为150°,基线距离为60 km~80 km,主机与目标同高度且主辅机之间高度差为±(1-2)km的编队构型时,三机协同无源时差定位编队构型为最优。     

装备合同履行管理的动态演化博弈研究

在装备合同履行中存在着明显的信息不对称现象。为提高装备合同的履行效益,减少信息不对称的影响,在有限理性假设的前提下,建立了装备合同履行监督的动态演化博弈模型。对合同履行过程中承制单位与军事代表、合同履行管理部门之间的博弈关系进行了探究,得到了各参与方在不同条件下均衡策略的选择,并对优化装备合同的履行管理提出了建议。     

太赫兹技术概述

太赫兹技术是电子学和光子学交叉的新兴前沿领域。在介绍太赫兹辐射原理及特性的基础上,阐述了太赫兹辐射的产生和探测方法,重点分析了太赫兹源和探测器的发展现状,探讨了太赫兹技术在光谱识别、成像及无线通信等方面的应用前景。太赫兹技术的发展仍然受到诸多方面的制约,一旦取得突破,将为国民经济发展和国家安全带来新的机遇。     

基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询

为了提高IETM数据查询的准确率,通过对数据模块编码层与XML内容层进行分析,结合N层向量空间模型查询算法,从IETM数据模块编码层中的型号识别码、系统层次码、信息码以及数据模块内部数据信息入手,提出了一种基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询算法,并通过IETM实例验证了该算法的正确性与实用性。     

一种基于动态循环筛选模型的指标体系建立方法

针对评估中指标体系构建问题,提出一种层次网指标体系模型,对其中底层指标集的确立问题提出一种基于动态循环筛选模型的指标集选取方法,该方法在每一轮的循环过程中,通过评价专家专业度对专家集进行了优化,通过数据信息熵评价数据有效度系数,进而得到指标的重要度。指标集的双重优化确保了专家集的专业性和指标集的合理性,实际算例分析证明了此方法的可行性和有效性。