面向武器装备体系组合规划的集成决策优化框架

针对当前武器装备体系组合规划存在选择空间规模大、决策目标数量多等问题,提出一种集成决策优化框架,用于组合选择和规划武器装备的发展型号、时间和数量。首先对武器装备体系组合规划问题的NP-Hard和高维多目标性质进行定量化分析和公式化描述;然后采用目标规划方法将该问题构建为双目标优化模型;再基于NSGA-II多目标演化计算方法,开发面向本问题的优化算法,求得该模型的Pareto解集合;最后通过TOPSIS方法,从Pareto解集合中求取符合决策者偏好的满意解。通过某侦察预警监视体系发展规划示例,验证了当给定经验数据和决策者偏好信息后,该框架可获得符合要求的武器装备体系组合规划方案,能够支撑武器装备体系发展论证和规划。     

舰船辐射噪声检测的被动合成孔径算法

舰船辐射噪声在低频段具有稳定的线谱成分,其特征信息丰富,利用该线谱成分可以实现对水下目标的检测.被动合成孔径(Passive Synthetic Aperture Sonar,PSAS)算法对小孔径基阵沿直线运动接收到的信号进行合成处理,从而达到虚拟大孔径基阵的方位分辨力效果,进而提高对弱目标信号的检测能力.理论分析结合仿真不同因素对被动合成孔径算法影响,验证了算法的有效性和可行性.     

基于委托模式的多分辨率联合仿真

多分辨率联合仿真是实现多层次、多视角仿真的有效方法之一。现有多分辨率联合仿真模式存在一致性偏差和仿真剧情割裂问题,从而影响仿真的有效性。为此,提出基于委托模式的多分辨率联合仿真思路,该模式下能够较好地避免仿真剧情割裂问题,同时降低一致性问题的解决难度。通过实例验证,该方法较好地适用于大规模作战和局部作战行动的多分辨率联合仿真。     

基于无偏GM(1,1)幂模型的意图威胁建模

在态势威胁的基础上,利用无偏GM(1,1)幂模型设计了一种敌机意图威胁的模型。首先,提出了素质因子和探测概率因子,在此基础上,建立了改进的态势威胁模型。然后,将角度作为特征量对敌机机动进行预测,并建立了意图威胁模型。最后,分别对态势威胁和意图威胁模型进行仿真。结果表明,意图威胁模型行之有效。     

基于文本水印技术的文本加密算法

文本加密技术是信息化时代信息传递与发布过程中的一项重要安全技术。在分析自然语言文本水印技术及其特点的基础上,借鉴水印技术的基本思想,提出了基于水印技术的文本加密算法,并给出了文本加密与解密算法的基本步骤,对于文本信息传递中的安全问题具有重要意义。     

无人机侦察效能研究

携带侦察设备对指定区域进行侦察是无人机在现代战场上的重要应用之一。以无人机为平台,以CCD摄像机为侦察设备,提供了一种无人机执行侦察任务时的效能评估模型。在给出了无人机及侦察设备模型的基础上,从影响无人机的侦察能力和侦察代价两个方面着手,建立了对无人机侦察方案进行效能评估的模型,从而解决了侦察方案优劣的评价问题,这对无人机高效的执行侦察任务提供了理论决策依据。     

双壳体潜艇磁场变化的实验研究与特性分析

双壳体潜艇的磁化特征与单壳体潜艇有较大区别,为了将其磁化特性分析清楚,建立了双层圆柱形铁壳桶的简易潜艇模型,并将其放置于地球磁场环境中,利用通电线圈产生的强大磁场对潜艇模型进行局部磁化;然后,以潜艇垂向磁场变化量作为分析对象,并结合舰船磁场规律、磁滞特性、退磁场等理论,对双壳体潜艇的磁场变化规律进行了定性分析。研究结果表明:双壳体潜艇的外壳磁化规律近似于单壳体潜艇,而由于外壳屏蔽地球磁场,内壳几乎只受到线圈磁化影响。该结论可以为舰船消磁作业等提供理论依据。     

硬质聚氨酯泡沫塑料填充薄壁钢管横向压缩吸能特性分析

为研究硬质聚氨酯泡沫塑料填充薄壁钢管后的吸能特性,对单钢管、钢管嵌套系统及填充硬质聚氨酯泡沫塑料后的钢管进行横向静力压缩试验,并对试验结果进行对比分析。结果表明:硬质聚氨酯泡沫塑料填充管比空钢管的吸能效果有明显提高,其中双钢管嵌套系统填充硬质聚氨酯泡沫塑料后吸能效果提高最明显,三钢管嵌套系统吸收外来的能量值最大。薄壁钢管填充硬质聚氨酯泡沫塑料是一种性能优良的吸能装置,在防护工程中可作为隔爆抗侵彻材料。     

基于Entropy-Topsis的水面舰艇编队防空配置方案优选研究

合理配置编队防空舰艇是提高编队对空防御作战效能的一项重要手段。以两型四舰六扇面的典型配置方案优选为研究对象,建立了配置方案评价指标体系及相应数学模型,构建了编队防空舰艇配置方案优选问题的决策矩阵,应用Entropy?Topsis模型进行优选,对各方案进行排名,并得到了相应最优解和最劣解。     

FORECASTING SERIES CONTAINING OFFSETTING BREAKS: OLD SCHOOL AND NEW SCHOOL METHODS OF FORECASTING TRANSNATIONAL TERRORISM

Transnational terrorism data are difficult to forecast because they contain an unknown number of structural breaks of unknown functional form. The rise of religious fundamentalism, the demise of the Soviet Union, and the rise of al Qaeda have changed the nature of transnational terrorism. ‘Old School’ forecasting methods simply smooth or difference the data. ‘New School’ methods use estimated break dates to control for regime shifts when forecasting. We compare the various forecasting methods using a Monte Carlo study with data containing different types of breaks. The study's results are used to forecast various types of transnational terrorist incidents.