作战实验态势展示与分析框架设计

为了使作战实验设计合理、作战实验过程透明、作战实验结果可信,需要将参与作战实验的军事研究人员和实验仿真系统紧密结合起来,而这种结合,需要提供基本的支持工具和结合平台。提出了一个作战实验展示和分析框架,具有战场环境构建与展示、实验构想自主表达、实验仿真过程态势展示、实验过程态势分析四项基本功能。分析了＂仿真数据——仿真过程数据＂、＂仿真数据——战场态势＂、＂战场态势——作战想定＂、＂作战想定——仿真系统＂的数据交互方式与战场态势编辑、仿真过程展示、态势分析、想定编辑四种人机交互方式。     

C2组织结构适应性优化的模型与方法

在现有C2（Command and Control）组织结构适应性优化研究基础上,分析了不确定使命环境下C2组织能力并提出了新的测度指标,构建了C2组织结构适应性优化模型,并针对模型中结构变量与能力测度具有的复杂关联性和动态不确定性的特点,提出了基于组织结构分层的适应性优化策略和基于滚动时域的动态适应性优化策略,并综合两种适应性优化策略,提出了C2组织结构的分层动态适应性优化方法。     

对武器装备体系研究若干问题的再认识

武器装备体系研究已经成为装备体系建设和宏观综合论证的研究热点。但是在装备体系研究和宏观综合论证中对装备体系的认识不同,两者在体系内涵、研究目的、研究条件、研究对象、研究层次等方面存在认识差异,需要在装备体系结构设计与优化、效能评估、能力评估和费用分析等方面开展有针对性的研究,从而沿着正确方向推动装备体系技术发展,为宏观综合论证和装备建设提供有力支撑。     

舰炮武器系统人机界面发展综述

探讨了舰炮武器系统人机界面发展历程,详述舰炮武器系统人机界面经历了初创期、奠基期和发展期三个阶段的情况与特点。最后对新型舰炮武器系统人机界面设计与研究将向开放式、智能化、虚拟现实和科学评估方向发展作了展望。     

装备体系结构优化可行方案空间构建方法

针对装备体系结构方案数量规模较大及传统构建方法效率较低的问题,以单一费用约束条件下的装备体系结构优化问题为例,提出了一种可行空间构建的新方法,试图缩小体系成员的遍历范围,减少运算量,提高体系结构可行方案空间的构建效率。最后,利用Matlab软件对新算法进行数值模拟与仿真,并与传统方法进行了比较,结果表明:新方法的计算效率得到了明显提高。     

陶瓷基复合装甲防12.7mm穿甲燃烧弹的靶试研究（Ⅰ）

基于对材料特性和防弹机理的认识,设计了由Al2O3陶瓷、616装甲钢和高强PE材料构成的陶瓷基复合装甲板,并用现役127.mm穿甲燃烧弹进行靶试考核,检验靶板设计思路,结果表明：防护面密度为128 kg/m2的靶板可防住该弹。     

基于复杂区域栅格化的传感器网络优化部署

为实现对复杂区域的优化部署,对部署区域进行了栅格化处理,引入重点保障区域、优势部署区域等概念,改进了网络保障能力模型,给出了其栅格化表达式,并运用遗传算法对模型进行求解。仿真结果表明,该方法具有易于工程实践、求解精度适中、可对复杂区域的传感器网络进行优化部署的优点。     

基于变异离散粒子群的协同空战攻击决策算法

为了提高智能协同空战攻击决策算法性能,将变异策略引入到DPSO(Discrete Particle Swarm Optimization)协同空战攻击决策算法中,提出了一种新的基于变异离散粒子群(Mutation Discrete Particle Swarm Optimization,MDPSO)的协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。采用对比实验方法,基于准确性、可靠性和快速性等关键性能指标,分析比较了基于MDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法,验证了基于MDPSO的协同空战攻击决策算法有着较好的综合性能。     

水下潜器自导搜索策略仿真平台设计与应用

根据研究实际需求,本文基于作战能力评估理论对水下潜器自导搜索策略仿真平台进行了开发设计,并结合建立的多指标评估体系和相应的评估方法,借助均匀设计法,将其成功应用于水下潜器自导搜索策略的设计优化中。文中首先分析了仿真平台的系统需求,进而确定了其总体构架,并针对自导搜索策略研究的特点确定了相应的人机交互界面。最后给出了进行自导搜索策略仿真优化的基本思路和方法,并通过水下潜器最优自导搜索策略方案仿真研究的实例表明,本文设计的仿真平台和研究方法不仅完全能够满足水下潜器的自导搜索策略仿真研究需求,还能有效节省科研成本,具有重要的工程应用价值。     

压缩感知新技术专题讲座(三) 第5讲 压缩感知理论中的信号重构算法研究

信号重构作为压缩感知理论的核心之一,是指从长度为m的测量向量Y重构长度为n(m n)的稀疏信号Θ的过程。由于测量次数远小于原始信号维度,信号重构成为欠定方程求解问题,一般没有确定解。然而,若Θ满足一定的稀疏性条件,问题有确定解。文章首先从解析几何角度出发,分析了压缩感知中稀疏信号重构的原理,并对已有的两大类重构算法分别进行介绍:一类是针对l0范数最小化的一系列贪婪算法,一类是针对l1范数最小化的凸优化算法。对前一类算法,选取了代表性的OMP、ROMP、CoSaMP和SAMP算法进行研究,并分析了它们的优缺点;对后一类算法,着重阐述了将BP问题转换为LP问题的推导过程,并介绍了两类经典的凸优化算法:BP-Simplex和BP-Interior。最后,展望了信号重构算法的研究前景。