基于编队结构特征的海面舰船目标关联方法

为综合利用星载光学成像、星载电子侦察数据对海面舰船编队进行监测,提出了一种基于舰船编队结构特征的二次匹配目标关联算法,通过构造加权二分图进行最优匹配求解。仿真结果表明,该方法在目标定位精度差别较大、目标存在漏检测等情况下相比传统关联算法的匹配正确率有较大提高,证明了算法的有效性。     

战时弹药输送路径PSO决策分析

介绍了粒子群优化算法的基本思想和理论,阐述了基于粒子群优化算法的战时弹药输送路径决策分析的实现过程。通过实例应用,证实了粒子群优化算法对弹药输送路经决策问题是可行和有效的。     

有人机—无人机群协同空战目标分配算法

针对有人机—无人机群协同空战目标分配问题,运用离散粒子群算法,分为1架UCAV分配1个目标,1架UCAV分配2个目标时不考虑攻击先后影响和考虑攻击先后影响3种情况进行了仿真研究,提出了一种新的粒子构造方法。综合考虑空战能力指数和优势函数,构造了收益风险矩阵和多目标分配的代价函数。仿真结果具有良好收敛性,对有人机—无人机群协同空战目标分配具有参考价值。     

想定驱动的仿真资源发现方法

为解决在云间共享架构的仿真环境下资源的自动发现问题,研究了仿真资源请求的描述方法及相应的资源发现算法,提出了想定驱动的仿真资源发现方法.方法通过扩展的军事想定描述语言表示仿真资源请求,使用双映射三过滤算法实现仿真资源的自动发现.分析表明,仿真想定驱动的资源发现方法可以实现在云间共享架构下仿真运行所需的大量资源的自动发现,并对发现结果具有语用校验功能,对于仿真环境的快速部署具有积极意义.     

声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。     

RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

维修任务调度的多目标决策模型

通过对维修调度问题进行分析,考虑到战斗力相关的多种目标因素,针对目前研究的目标单一,又未考虑武器的先进程度、配置等缺陷,就修复后的加权作战时间和装备尽可能少的延误数量双重目标加以研究,并给出了调度算法。从而弥补了这些缺陷,使调度更加合理。最后,算例表明模型的求解方法简单,计算时间较短,可有效地实现维修任务调度。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。     

基于联邦卡尔曼滤波的组合导航定位算法

在传统的GPS/INS紧耦合组合导航系统中,由于伪距和多普勒频移误差的存在,系统存在一定的误差偏移。针对这种误差偏移,设计了一种联邦卡尔曼滤波组合导航算法,该算法采用二级卡尔曼滤波器,将卫星接收模块解算出的伪距信息和多普勒频移信息在第一级卡尔曼滤波后,与INS模块结算出的信息进行修正处理,再通过主滤波器得到紧耦合算法的INS解算结果校正量和定位位置最优估计。通过计算机仿真结果分析表明,该方法相对于传统的紧耦合组合导航算法可以有效减小误差,具有一定的理论价值和实用价值。     

变结构离散动态贝叶斯网络的快速推理算法

变结构离散动态贝叶斯网络是对传统离散动态贝叶斯网络的推广,具有更广泛的建模应用价值,但是其推理算法还有待进一步完善.针对变结构离散动态贝叶斯网络的推理算法难以理解、编程计算难、推理速度慢的问题,给出了实现变结构离散动态贝叶斯推理算法的数据结构,并推导了进行并行计算的推理算法和编程步骤,并通过实例进行了算理验证.给出的方法对变结构离散动态贝叶斯网络的编程应用具有参考价值,同时可以加快变结构离散动态贝叶斯网络的推理计算速度.