基于支持向量机的多分类军事目标识别应用

针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别.结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化能力强等特点.用该算法建模军事目标的识别问题,达到了较高的识别准确率.所以应用在对侦查目标的识别上具有良好的效果,在军事应用上有较广阔的前景.     

GPU异构系统中的存储层次和负载均衡策略研究

GPU体系结构的革新和相应开发平台的发展使得GPU广泛地应用于科学计算领域.通过深入地分析GPU体系结构和存储层次的优缺点以及GPU上的关键性能特征,阐明了GPU体系结构、编程模型和存储层次之间的关系.针对GPU异构系统上的应用映射提出三种基本负载均衡优化策略:预取、流化、任务划分.试验结果揭示了不同的优化因子与优化效率之间的具体关联.     

遥控作战机器人编码器ASIC研究与设计

一个可用于军事领域的多功能遥控机器人编码器芯片,含振荡及时序产生电路,解码模块电路,功能判断、地址学习码和控制功能码发送电路,及编码模块电路等模块.模块连接后,机器人向编码器发送地址学习请求信号,编码器接到该信号后马上发送地址学习码,机器人学习完后向编码器发送一个通信完成反馈信号.作战指挥中编码器又不断向机器人发送控制功能信号,机器人接到该信号后进行功能操作再向编码器发送一个通信完成反馈信号.其利用到机器人作战的指挥控制中心,控制机器人进入危险战区执行特殊任务,可提高任务执行成功率,减少不必要流血事件.     

基于改进蚁群算法的战时不确定性路径规划模型求解

战时路径规划的不确定性包括参数、约束条件和决策目标等的不确定性。以基本蚁群算法为基础,结合随机模拟和模糊模拟技术,提出了一种改进蚁群算法来求解战时不确定性路径规划问题,并通过仿真示例与其他算法进行了比较。结果表明：该算法求解效率更高,求解过程更为直观,能够满足战时不确定性路径规划问题的研究。     

军事通信网体系结构概念及构建方法

界定了军事通信网体系结构的概念,从体系结构框架和支持环境两个方面区分了军事通信网体系结构的相关技术领域;介绍了在需求分析、体系结构描述设计、体系结构集成、体系结构评价等军事通信网体系结构构建阶段采用的主要方法,并在简要分析这些方法优缺点基础上,针对军事通信网体系的特殊需要和发展,提出了体系结构构建方法运用建议.     

基于蚁群算法的目标优化分配

在众多影响目标威胁度的因素中选取几个具有代表性的,组成目标威胁度指标体系,运用模糊优选理论,得出目标威胁度.将所得出的目标威胁度、火力单元杀伤概率以及约束条件作为综合指标,结合蚁群算法,得出基于蚁群算法的目标优化分配模型,并进行仿真实验.实验结果表明,该算法收敛速率快, 能够较好地反映各因素对目标分配的影响,为指挥员的决策提供帮助.     

基于DirectSound的实时三维声音仿真研究

基于坦克分队战术综合演练仿真系统的研制,通过对一般数字声音的处理,利用DirectSound技术可对多个WAVE声音文件混音,实现了实时的三维声音的仿真,并在VC环境下进行了程序编制和代码运行.实践证明,该实时三维声音的运用可较好地满足虚拟战场环境的需要.     

光纤陀螺惯性导航算法及其仿真

针对角速率和比力输入时的惯性导航算法进行了深入的研究。对高动态环境下的不同的姿态更新算法进行了对比研究,提出了一种新的速度和位置更新中的转动补偿算法,它将低动态和高动态(划船效应和涡卷效应)转动效应合二为一进行修正。并对系统算法进行了计算机仿真研究,最后给出了仿真结果。     

基于决策树的装甲兵登陆突击仿真试验数据挖掘

介绍了项目的研究平台--数字化装甲营仿真系统,依据装甲兵登陆突击的作战想定进行了多次仿真试验,在对数据进行概化后,利用ID3算法构造了决策树,并从中挖掘出12条规则,总结出适用于数字化装甲分队在登陆突击阶段应采用"先期压制、全速突击、分波上陆、多路通行"的战法.     

光纤陀螺随机漂移的ARMA模型

分析了传统时间序列分析法建立ARMA模型的不足,提出了一种利用模型阶数判断准则和长自回归法建模的新方法。对数据进行了预处理和模型识别,比较了不同模型阶数判断准则的特点,研究了用长自回归法估计模型参数的步骤和方法。最后对光纤陀螺随机漂移进行了建模实验,通过对模型残差的白噪声检验,证实了使用新方法建立的ARMA模型具有很好的适用性。