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在获取具有统计特征的不确定信息的情况下,开发最优远程火力打击战法是联合作战规划中必须解决的重要难题,借助仿真、概率统计以及贝叶斯博弈分析的混合方法,通过对不确定信息进行贝叶斯统计分析,构建了在不确定信息条件下全局最优的远程火力打击战法设计的理论模型,为解决该问题提供了可行方法,对该模型的初步研究表明:在不确定信息条件下,全局最优的远程火力打击战法比局部最优的远程火力打击战法更能满足复杂多变的战场需求,取得更好的战果。 相似文献
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利用空间谱估计测向技术可以实现对目标信号测向,其优异的测向性能受到理论界和工程界的极大重视,出现了许多各具特色的空间谱测向算法,主要对多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间(ESPRIT)、最大似然算法(ML)这三种算法进行了测向性能的比较分析。首先介绍了空间谱估计的基本原理,然后构建了均匀线阵的阵列模型,对三种测向算法及其流程做了较详细的分析,最后从不同的信噪比、快拍数和阵元数三个方面进行了测向性能仿真,仿真结果显示:在算法的测向精度上,MUSIC算法和ML算法明显要优于ESPRIT算法,随着信噪比的提高、阵元数目的增多、快拍数的增加,三种算法的测向性能都随之得到改善。 相似文献
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地对空雷达对抗训练水平评估是对于地对空雷达对抗部队装备训练水平的全面评价,是一个复杂的多指标综合评估问题。通过对地对空雷达对抗训练内容的分析,构建了评估指标体系,采用灰色关联分析法(GRA)对训练水平进行评估,并对确定指标权重的方法进行了改进,运用专家主观、客观权重相结合进行指标赋权,可以使评估结果能够更贴近实际。最后,实例说明了改进的灰色关联分析法在地对空雷达对抗训练水平评估中的应用。 相似文献
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