基于回合制对抗推演的探索性仿真实验兵力行动序列生成

信息时代的战役、战斗越来越呈现出复杂系统的特性,而探索性仿真实验正是一种研究复杂系统的有效手段。为向探索性仿真实验提供符合人类决策过程的兵力行动序列,基于人机结合的思想,采用回合制对抗推演方法来生成决策序列并加以优化,并对决策向兵力行动转化的模型进行分析,将决策序列转化为兵力行动序列,为后续仿真实验提供了仿真输入。研究成果对军事专家如何参与探索性仿真实验具有一定的借鉴意义。     

猎雷具定位水中悬浮目标的方法

猎雷具的前视声纳在发现锚雷时,无法解算其位置坐标,从而使猎雷具无法准确、安全地消灭锚雷,影响了猎雷具的作战效能,因此利用目标在声纳波束中的临界状态,结合单位波束的方向性特点,提出了对水中悬浮目标进行定位的方法,并根据实际作战环境,对计算结果进行了修正,完善了解算模型。     

直接探测型窄脉冲激光雷达扫描性能分析

针对脉冲激光雷达系统,通过对激光脉冲重叠方式的分析,确定了采用"五点式"重叠方式进行扫描。针对这种扫描方式,分析了方位和俯仰两个方向的扫描光束角步长,确定了对于确定探测空域的最短扫描时间,推导了反射镜在方位和俯仰两个方向的扫描速度以及两者之间的定量关系,给出了脉冲激光雷达扫描器方位扫描速度和俯仰扫描速度设计的理论依据。最后分析了激光器和机械扫描系统所引起的系统误差,并给出了解决方法。     

战略战役兵棋系统中的被动声纳探测仿真

针对海战反潜作战实际,结合战略战役兵棋特点,设计了被动声纳探测仿真流程框架。为模拟探测时间的随机性,提出了被动声纳探测时间模型,并确立了探测时间与探测噪声的关系方程。从舰艇声源特性和战场环境对噪声传播的影响两方面考虑,建立了舰艇声源方程和噪声传播模型。最后,在某模拟系统上进行了验证,结果表明模型符合战略战役模拟实际。     

基于ANSYS的舰船武器装备基准变化分析方法

舰船武器装备基准在外界环境作用下产生变化,从而影响武器系统的打击精度。应用ANSYS平台建立舰船有限元模型,利用三维波浪载荷的计算方法模拟航行条件下的波浪力,研究了舰船甲板面武器装备基准在两种极限海况下的变化情况,发现针对此类舰船横摇使武器装备基准产生较大的变化,并且靠近尾部和两舷位置处装备的基准变化较为显著。仿真结果表明：当舰船在风浪中航行使用武器系统时,应尽量采取顶浪航行,减少舰船横摇对武器系统基准的影响。     

弹道修正弹系统效能灵敏度分析

灵敏度分析是武器系统效能分析中的一项重要内容,针对正交试验的不足,在分析了弹道修正弹系统效能的影响因素的基础上,建立了基于均匀设计的弹道修正弹系统效能的回归模型。通过对模型求导得到了命中概率对各参数的灵敏度表达式,并进行优化分析,得到了系统效能参数的最优组合以及最优区间,研究结果可作为弹道修正弹参数优化设计的依据。     

海洋内孤立波时空仿真分析

目前对于内波传播有很多研究方法,虽然总结了很多内波传播的特性,但很少对内波传播特性全面的总结,因此,从内波KDV方程出发,利用椭圆函数展开进行求解,结合垂向模态函数对内波水下结构进行仿真,同时对内波水平流与垂直流在空间与时间上的分布进行分析,总结了内孤立波传播特性,为内波系统的研究提供理论基础。     

装备质量管理综合风险与总风险评估模型

本文在装备质量管理单一风险评估模型的基础上,量化了风险等级区间,运用线性插值法,给出了装备质量管理综合风险评估模型;结合装备质量管理风险的动态性,构建了基于灰色聚类分析的装备质量管理总风险评估模型。最后给出了实例分析。     

有源干扰条件下基于NSGA-II的雷达网优化部署方法

雷达网的部署状态直接影响着网络的覆盖能力,尤其是在雷达辐射轨迹受到外力干扰条件下,对网络节点的优化部署更具意义。雷达对部署的任务区域有一定的能量覆盖,不同的任务区也具有不同的重要级别,在不针对特定任务的前提下,实现全方位全纵深的预警能力,雷达网的部署起着至关重要的作用。本文根据覆盖系数和重叠系数为主要优化目标,基于NSGA-II算法进行多目标优化。文章首先定义了覆盖系数和全局重叠系数两个指标,尤其是全局重叠系数打破了以往重叠系数的概念,从全局出发引导雷达网优化部署;同时,提出基于NSGA-II的多目标优化部署算法,采用诱导跳跃、基因到位、诱导交叉等候选解生成方式,保持种群多样性,提高算法收敛性。实验表明,部署优化算法耗时较低,不同干扰源部署态势使网络节点部署产生较大差异,多样的候选解生成方法明显提高了算法的收敛速度。     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。