一种单站纯方位目标跟踪中的线性近似化滤波算法

针对EKF算法中存在初始化困难的缺陷,利用近似线性化的方法,构建基于修正极坐标系下的近似线性最小二乘滤波算法ALF;以ALF作为EKF滤波器的初始化算法,实现联合ALF和EKF的两阶段滤波算法,并将它应用在水下单站纯方位目标跟踪中。仿真结果表明,由ALF和EKF组成的两阶段滤波算法具有很好的稳定性,算法精度较高,是一种有效的算法,对潜艇实施隐蔽探测与跟踪具有重要意义.     

基于个体判断优先序的多目标群决策方法研究

针对多目标群决策问题,深入分析了群意见的形成方式.对基于方案优先序的多目标群决策问题给出了若干求解群排序的方法.对其求解原理和集结结果进行了对比,并分析了各方法的实质及其等价关系;澄清了一些模糊认识,指出了某些方法存在的问题,对此类多目标群决策问题的求解提供了依据.     

基于AHP的装备研制项目风险分析方法

把AHP(Analytic H ierarchy Process)方法运用于装备研制项目风险分析,实现了风险因素的排序、系统总风险的评价以及风险响应措施的选择。在风险发生概率和风险损失的基础上,将风险因素的可控制性和用户满意度风险也同时作为风险判断准则,使得风险的评价更合理、更准确地反映项目实际。最后给出了风险因素排序及风险响应措施选择的应用实例。     

【专题】运用时空大数据增强战场态势感知能力

时空数据是同时具有时间、空间和专题属性的三维数据。近年来,时空大数据技术领域取得重大进展,时空大数据也开始逐渐应用于战场态势感知,辅助联合作战指挥决策,推动了智能化战争的快速演进。本文基于未来战场对一体化联合作战战场态势感知的新要求,从用于支撑战场态势感知的时空大数据平台构建、时空大数据来源拓展和平台的优化利用等三个层次,探讨了打造军事作战资源“一张图”以支撑一体化联合作战战场态势感知的可行性;同时,对时空数据结构、数据平台和数据分析计算方法等方面进行了深入分析和重点布局。研究成果可对解决“参战力量在哪里,可配合的友邻力量有哪些,能使用的军事资源有什么”等问题和提升基于时空大数据技术的联合作战、全域作战能力提供技术及理论支撑。     

用户日常频繁行为模式挖掘

针对如何在智能手机上高效准确地进行用户日常频繁行为模式挖掘问题展开研究。提出一个基于智能手机的用户日常频繁行为模式挖掘框架;为了减少用来挖掘的上下文篮子的数量、提高挖掘效率,提出一个动态的滑动窗口算法,进而提出一个将上下文出现的频率和持续时间有机地结合起来的加权模式挖掘算法;在此基础上,基于为期6周21个用户的上下文数据,对所提出的挖掘框架和算法进行实验验证,结果表明,所提出的框架和频繁模式挖掘算法可以高效地在资源有限的智能手机上运行,而且能够挖掘出反映用户生活方式的日常频繁行为模式;从两个纬度对用户日常频繁行为模式进行可视化,以可视化方式对用户在不同地方和不同时段的行为模式进行展现,从而方便用户随时了解其日常行为模式。     

基于军民融合条件的装备性能维修保障合同执行情况

在军民融合背景下,部分新获得承制资格企业在首批装备制造或维修保障任务中时有违约问题发生。为解决该问题,提出了以基于性能的采办理论为基础的合同违约预测方法研究。以陆军通用武器装备维修保障承制单位为案例,运用SPSS软件进行数据整理和因子分析,构建合同履行预测评价模型。然后利用新入民营企业试生产实验数据在量产前建立费用和可用度模型,通过费效比最优的方式预测各新入企业的首批装备可用度及花费等关键指标,进行综合评估。结论表明该方法能够对装备合同履行情况和违约风险进行预判。     

基于反射内存网的复合导引头联合仿真试验设计

联合仿真试验同时具备实装试验、数学仿真试验和半实物仿真试验的优点,可构建全面逼真的试验环境,其中实时算法和通信技术是关键技术。基于反射内存网技术,进行了复合导引头联合仿真试验总体方案设计,对试验中的时间同步、数据同步等关键问题进行了研究,解决了联合仿真试验中各仿真系统协同及实时通信问题,对联合仿真试验的开展有一定的应用价值。     

三维化学非平衡粘性激波层流场数值模拟

本文通过引进主流贴体坐标 ,将粘性激波层概念推广到三维流场 ,得到了三维粘性激波层方程 ;应用空间推进与总体迭代相结合的求解方法 ,对三维化学非平衡粘性激波层流场进行了数值模拟     

信息融合中的态势关联方法研究

在研究了态势目标航迹关联特点的基础上 ,建立了航迹预测和样条拟合关联模型 .该关联模型首先将前后两段航迹进行预测 ,然后进行样条拟合关联检验 ,从而实现了多目标环境中中断目标态势的关联判断 .经仿真计算 ,此关联模型是可行实用的     

自适应滤波在有源消声中的应用

从分析有源消声的难点出发 ,综述了自适应滤波算法在有源消声中的应用 ,给出了相应的实例 .对自适应滤波在有源消声中应用的未来发展趋势作了展望 .