基于改进熵值法的装备维修保障能力灰色评估

装备维修保障能力评估的准确度直接影响到装备的保障效能。在评估中,指标权重的确定尤为重要。针对熵值法赋权中单一指标权重过大,影响评估结果的问题,借鉴AHP赋权法,构建基于指标信息熵的判断矩阵来求解权重,克服了熵值法单一指标权重可能过大的问题。最后采用灰色系统理论对装备的维修保障能力进行了评估,通过分析评估结果,验证了该方法的正确性。     

非线性目标跟踪滤波算法的比较研究

针对不同的非线性目标跟踪滤波算法在性能上存在较大差异的问题,展开了5种非线性滤波算法的比较分析研究,通过分析不同滤波框架下非线性目标跟踪性能,阐述了算法理论中的关键异同点.通过仿真实验和跑车试验,比较了基于Kalman框架下非线性滤波算法和基于Monte Carlo贝叶斯估计的粒子滤波在估计精度、计算量等方面的优劣性.实验结果表明,在复杂的非线性环境中,粒子滤波相对于其他4种滤波器滤波精度更高,但计算复杂耗时长,该结果可为非线性目标跟踪滤波算法的选取提供有益的参考.     

基于改进NSGA-III算法的动态武器协同火力分配方法

针对防御场景下的动态武器协同火力分配问题,将其转化为多目标约束组合优化问题,在考虑资源约束、可行性约束的前提下,以我方损失最小、消耗资源最小为原则,对敌方目标造成最大的伤害.基于此,在NSGA-III算法的基础上提出基于A-NSGA-GKM算法的动态武器协同火力分配方法,通过遗传K均值聚类算法对初始参考点进行自动分组聚类,用聚类中心代替原参考点,引入基于惩罚的边界相交聚合函数代替原垂直距离,进一步提升原始算法的收敛性能,引入自适应机制保证优秀的解结构.最后,通过实验仿真表明所提优化算法具有较高的收敛性,该方法能够有效地解决动态武器协同火力分配优化问题.     

基于谱聚类的扇区划分

为了使有限的空域资源得到合理的利用,同时平衡管制员的工作负荷,研究了基于谱聚类的扇区划分问题.提出了点的靠近程度,结合对实际航迹数据的检测,建立了带有权重的空域网络结构模型;利用谱聚类算法对空域中的关键点进行聚类,解决了管制扇区划设时协调负荷过大的问题,通过voronoi图生成扇区边界并进行几何修正;利用提出的方法,以太原地区的空域为例进行分析,并结合了TAAM仿真,验证了该扇区划分方法的有效性和合理性.     

基于微惯导随机误差时间序列建模的改进组合导航方法

针对低精度、低成本微机电惯性测量单元随机误差建模效果不理想会极大影响组合导航性能的难题,采用时间序列分析方法建立了微机电惯性测量单元随机误差的自回归滑动平均模型,通过对卡尔曼滤波器的状态变量进行增广,建立系统动力学方程和观测方程,实现对零偏误差的在线估计。实测数据分析验证了该随机误差建模的有效性。实测数据处理结果表明,该方法能够显著提高低成本微惯性解算外推精度,增强微惯性/卫星组合导航可靠性。     

太空快速响应发射场能力建设

为实现战争行动和突发事件的快速响应目的,太空快速响应发射已成为重要的解决手段。总结传统航天发射场面临的挑战,分析了太空快速响应活动对航天发射场的需求,从发射场建设需求体系、发射场测试能力推进、发射场改造和补充建设、天地一体测控通信体系、快速机动发射模式等提出了发射场建设发展途径,为满足太空快速响应发射场系统建设提供有益的技术参考。     

临近空间高空气球囊体材料的蠕变试验和数值分析

蠕变是临近空间高空气球囊体材料的重要特性。设计了蠕变试验架,对一种典型的临近空间高空气球囊体材料的蠕变特性进行测试,获得了该材料在常温下的蠕变数据。根据一般高分子材料的蠕变模型,结合测试得到的蠕变数据,分析高空气球囊体材料的蠕变计算模型,确定相关参数。通过有限元分析,仿真了高空气球囊体材料的蠕变量。通过对比根据蠕变模型计算的蠕变量、有限元仿真分析的蠕变量与蠕变试验得到的实际蠕变量,验证了针对DPE-3薄膜建立的蠕变模型和仿真分析的准确性。所采用的蠕变试验测试方法和计算分析结果可为临近空间高空气球的设计和分析提供参考。     

基于DoDAF+STK的集群协同探测功能架构建模与仿真

针对无人集群协同探测系统,提出一种分级集散式协同探测总体架构,并设计集群协同探测的典型模式与作战场景,依据DoDAF方法论,从作战视图、系统视图视角完成协同探测功能的划分与架构设计,通过生成的可执行模型进行逻辑自洽性验证。利用STK软件部署战场兵力,对相关模型进行推演分析,实现与系统逻辑模型的互联互通,验证体系逻辑模型与作战想定模型的一致性。     

基于神经网络的复杂导弹系统可靠性预测

介绍了如何利用神经网络对复杂导弹系统可靠性进行预测。对利用导弹地面测试数据和可靠性数据预测未来导弹可靠性问题进行了描述。给出了建模思路和方法框架。探讨了基于因子分析的可靠性数据特征选择方法、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门循环网络(GRU)以及输出数据融合方法。在实例中利用该方法对其飞行可靠性进行了预测,验证了方法的可行性与有效性。该方法可以充分利用复杂系统地面测试数据、可靠性数据中隐含的信息以及多种神经网络的优点,具有一定的通用性与实用性。