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针对雷达组网探测能力的评估问题,采用鱼骨图法对影响雷达组网探测能力的多种因素进行梳理,得到结构层次清晰的指标评价体系。采用改进的区间层次分析—控制区间和记忆模型对该指标体系进行评估,具体方法是:运用区间层次分析法构造区间判断矩阵;利用蛙跳算法求解区间判断矩阵中满足最小一致性的确定性矩阵;利用控制区间和记忆模型来确定各指标的风险概率,实现指标体系的评估。以具体的案例为对象进行仿真实验,结果表明,所提评估方法有效,评估结论相对客观、可信,对雷达组网探测能力评估具有一定参考价值,从而为雷达组网的优化部署奠定良好基础。 相似文献
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在高超声速热化学非平衡流动计算中,当地气体能量松弛时间、化学反应特征时间与流动时间推进步长量级差异过大会带来严重数值刚性问题,且在高雷诺数条件下,壁面、拐角等强干扰区网格加密使得该问题加剧,导致初始最大CFL数极小,收敛速度缓慢.原始LU-SGS算法仅考虑化学反应源项和对流项的隐式处理,通过推导黏性项Jacobian矩... 相似文献
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《防务技术》2022,18(11):2097-2106
The target's threat prediction is an essential procedure for the situation analysis in an aerial defense system. However, the traditional threat prediction methods mostly ignore the effect of commander's emotion. They only predict a target's present threat from the target's features itself, which leads to their poor ability in a complex situation. To aerial targets, this paper proposes a method for its potential threat prediction considering commander emotion (PTP-CE) that uses the Bi-directional LSTM (BiLSTM) network and the backpropagation neural network (BP) optimized by the sparrow search algorithm (SSA). Furthermore, we use the BiLSTM to predict the target's future state from real-time series data, and then adopt the SSA-BP to combine the target's state with the commander's emotion to establish a threat prediction model. Therefore, the target's potential threat level can be obtained by this threat prediction model from the predicted future state and the recognized emotion. The experimental results show that the PTP-CE is efficient for aerial target's state prediction and threat prediction, regardless of commander's emotional effect. 相似文献
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分析了4种具有代表性的基于辐射源方位线(Lines Of Bearing,LOB)的无源定位算法,即Pages-Zamora定位算法、布朗定位算法、概率定位算法和模糊定位算法。在此基础上提出了融合-迭代定位算法,并进行了蒙特卡罗仿真对比实验,对5种算法的定位精度和运算量进行了比较分析。实验结果表明:融合-迭代定位算法的综合性能优于其他定位算法。 相似文献