CEC条件下的舰艇编队防空问题

未来战争是"海、陆、空、电、天"五位一体的高技术战争,机动战、火力战和信息战将贯穿于作战的全过程.面对这样一种局面,传统的水面舰艇编队防空作战样式必将发生重大变革以适应未来海战的需要.美国海军针对上述情况研究了协同作战能力(CEC),并将其推广应用于各种指挥系统.CEC已经成为一种提高指挥系统协同作战能力的重要技术,通过使每个独立平台成为战斗群的延伸来弥补单个平台的弱点.借鉴了网络中心战的思想并结合美军提出的CEC,分析了CEC条件下的我水面舰艇编队的防空问题.     

网络化作战C2组织结构的一种分析设计方法

网络化作战条件下,传统的层次型C2组织限制了组织成员之间的信息交互,难以适应复杂多变的作战环境,影响了系统整体作战效能的发挥。通过分解单个组织节点智能体(Agent)的行为过程,结合网络化作战的概念,在引入信息流、指控流因素情况下,研究在网络化作战中C2组织结构网络,并在分析组织网络探测信息/指控命令的传输和处理的基础上,提出了一种C2组织结构设计方法。该方法充分考虑了网络化作战探测信息共享以及指控命令协同,并将网络化作战C2组织的最优设计问题转化为C2组织网络中探测信息和指控命令的最小费用最大流问题。     

四足机器人对角小跑动态控制

基于虚拟模型控制方法,根据四足机器人单腿雅克比矩阵得到支撑相与摆动相的控制法则。为实现机器人躯体的完全控制,提出了一种控制目标分解的方法,将四足机器人躯体的控制目标分解到每条支撑腿的控制上。通过构建每条支撑腿的虚拟构件,并将虚拟构件产生的虚拟力转换为期望关节力矩,从而实现支撑腿的虚拟模型控制;实时规划摆动足的运动轨迹,利用虚拟构件连接摆动腿的足端与期望的摆动轨迹,实现摆动腿的虚拟模型控制。在设定四条腿的相位轮换规律的基础上,对一个四足机器人二维平面模型进行对角小跑步态下的速度控制及抗干扰仿真试验。仿真结果证明该控制方法能够有效控制机器人躯体的高度、速度及倾角,实现四足机器人对角小跑运动的动态控制并具有一定的抗冲击干扰能力。     

水陆坦克分队射击方法选择问题

以现役 6 3A式水陆坦克为例 ,结合一定的战术背景 ,用定性和定量相结合的方法 ,对水陆坦克分队登陆作战中射击方法的选择问题进行了研究     

反舰导弹电子对抗能力分析的仿真系统

反舰导弹的电子对抗能力是影响反舰导弹作战效能的一个重要因素。讨论了反舰导弹电子对抗能力的仿真演示系统的设计过程和系统结构 ,最后实现了该仿真系统     

C3I系统中基于Petri网的可靠性仿真建模

C3I系统是一个复杂的可修系统,采用通常的解析法和马尔科夫过程法难以求出C3I所需的可靠性参数.故障树能够很好的对复杂系统的故障发生进行定性的分析,而随机Petri网(SPN)能够描述复杂系统状态变化的动态过程,并且能够按照概率进行定量的计算.因此提出将故障树转换为随机Petri网,建立C3I系统的可靠性仿真模型,就可以对C3I系统的可靠性进行定量与定性相结合的仿真.最后建立了一个简单的防空C3I系统可靠性的随机Petri网模型,用Monte-Carlo法仿真验证了该方法的正确性.     

大型地下超市消防安全综合评估

根据大型地下超市火灾发生发展的规律和特点,建立了大型地下超市消防安全评价指标体系,运用层次分析法确定了各影响因素的权重,采用模糊数学方法建立了大型地下超市消防安全综合评估模型,最后结合实例对某大型地下超市的消防安全进行了综合评估,实例证明,该模型对于大型地下超市的消防安全评估具有较强的实用价值。     

武警部队快速机动中最优路径的实现

紧急条件下武警部队快速机动最优路径,是一个多目标多约束随机动态交通网络寻优问题。在分析交通网络拓扑化特点及最短路模型前提下,着重研究道路通行能力带给复杂公路网络道路寻优问题的影响,并结合GIS系统利用改进的Dijkstra算法求解。     

基于SOA的军事电子信息系统体系结构开发方法

针对传统的C/S架构的军事电子信息系统无法满足网络中心战的实际需求,提出了基于SOA的军事电子信息系统的概念,分析了其特点。随后重点对集结构视图、部署视图、用例视图、实现视图、逻辑视图、过程视图于一体的新型军事电子信息系统体系结构开发方法进行了介绍,并运用实际应用案例进行了分析。最后给出了结论。     

求解非对称线性方程组的 s-BiCR算法

在BiCR算法的基础上,提出了求解非对称线性方程组的s-BiCR算法。首先,给出了s-BiCR的基本计算框架,介绍了算法基本原理及参数求解方法;其次,通过分析s-BiCR中剩余向量与方向向量序列的基本性质,推导出减少参数求解计算量的方法,并在此基础上提出了一种更为高效的s-BiCR算法;最后,证明了s-BiCR的正确性,即在第i步产生的近似解与BiCR第is步产生的近似解是一致的,同时,通过性能分析发现,s-BiCR的同步通信次数与访存次数明显少于BiCR,说明该算法具有很好的并行特性和数据本地性。大量实验验证了s-BiCR的高效性和正确性。