No Sequences 互相关函数值的分配

讨论了ＮｏＳｅｑｕｅｎｃｅｓ的互相关特性,证明了ＮｏＳｅｑｕｅｎｃｅｓ的互相关函数一定取集合｛２~ｎ－１,－２~ｍ－１,－１,２~ｍ－１｝中的每一个值,并且给出它们各自的分配。     

康特洛维奇的数值方法在矩形薄板横向弯曲振动中的应用

本文提出的解决矩形薄板弯曲振动问题的康特洛维奇的数值方法,大大减少了所需要的计算机内存。通过算例表明它具有比较高的计算精度和计算速度,是一种有前途的计算方法。     

一种用于UAV辅助蜂窝网络的基站对无人机群的安全认证协议

由于采用无线通信,基于无人机应用易受安全攻击。与蜂窝基站建立信任是增强无人机网络抵御安全攻击的有效措施。由于无人机的资源受限,传统的信任机制并不适用。提出基于最优路径的可扩展安全认证协议（scalable security authentication protocol based on optimal path,SCOP）。SCOP协议利用Christofides算法构建最优路径,基站再依据此路径传输组合的认证消息,降低认证开销。同时,SCOP引用物理不可克函数和简易加密操作,确保物理层安全,降低无人机端的计算开销。通过BAN逻辑证明了SCOP协议的正确性。性能分析表明,相比于同类的认证协议,提出的SCOP协议降低了认证开销,减少了无人机端的运算时间。     

一种基于模糊可靠度确定雷达故障检测间隔期的方法

将雷达装备参数漂移的动态范围模糊化 ,并基于数理统计中参数估计的理论 ,建立了雷达装备的参数模糊可靠度预计模型。把该模型应用于确定雷达电参数的故障检测周期 ,并通过实例论证此方法的优越性和实用性。     

两个有关矩阵问题的回答

讨论了两个与矩阵有关的问题。对问题 1 ,给出了其阶数从 1到 5时的回答 ;对问题 2 ,给出了其彻底的否定回答。所获的结果许多情形下还可推到更广泛的情形。     

面向任务指控系统时延分析模型及其改进

面向任务指挥控制系统是为了完成一个或多个作战任务,而将现有的相关指控系统互联互通形成网络,各种作战信息可以在网络中传输和共享的动态构建的系统.现代高技术战争模式下,时间延迟是评价面向任务的指挥控制系统构成的一项重要指标.通过指控节点的图模型,分析面向任务指控系统的结构及其中各种命令流、信息流的特点,采用网络信息熵来反映指控节点网络对信息的协调能力.通过研究和分析已有时延模型的缺点,并考虑实际应用的条件,对模型的惩罚函数进行了改进.     

基于DBN-TOPSIS法的空中目标融合威胁评估

针对已有空中目标威胁评估方法主观性强、稳定性弱、评估过程不连续的问题,综合考虑目标运动特性与目标属性,提出了一种基于动态贝叶斯(dynamic bayesian network, DBN)和逼近理想解法(TOPSIS)的融合威胁评估方法DBN-TOPSIS。通过分析来袭目标特征指标间的依赖关系,建立空中目标威胁评估指标体系。采用模糊理论处理连续型特征指标,统一指标形态,利用DBN进行动态威胁度等级概率推理。构造模糊DBN推理结果与TOPSIS评估矩阵之间的映射关系,采用TOPSIS法将威胁评估概率一维向量转换为确定数值,进行空中多目标威胁度准确排序。实验结果表明,融合威胁评估方法具有较好的合理性和稳定性。     

基于改进多维粒子群的多无人机任务分配方法

针对复杂战场环境下的多无人机任务规划解空间维度不确定、任务需求随时间变化等问题,提出了一种基于改进多维粒子群算法的多无人机任务分配方法。该方法构建了适应度函数集,应用多个适应度函数来限制种群趋向,同时采用基于时变目标价值的映射变量,建立目标价值随时间变化的多无人机目标决策模型;而后引入整数编码机制,构建面向任务序列的多维粒子,利用改进的自适应多维粒子群算法,得到最优维度下多无人机的任务分配优化方案。仿真实验结果表明：基于改进多维粒子群算法的多无人机任务规划方法可在最优解空间下,获得更好的任务动态分配效果,收敛速度更快,具有良好的推广应用前景。     

部队作战效能综合评估法

高技术条件下局部战争的显著特点是参战单位多、对抗关系复杂、战争不确定因素增加,如何在此情况下客观评估部队的作战效能是作战研究领域一个重点和难点。通过综合运用定性分析法、网络分析法、战斗效能指数法、作战模拟及系统动力学等多种方法和理论,建立了一种可对部队作战效能进行评估的综合评估法。并以高技术条件下岛上进攻作战中装甲团的作战效能评估为例,详细介绍了该方法的实施过程,认为该综合评估法是行之有效的。     

信任函数理论在仿真评估中的应用

将信任函数理论应用到了仿真结果评估问题中,给出了总体仿真结果的信任函数和信念区间的计算方法。对仿真结果的真实性评估具有一定意义。这种思想和算法可推广应用到其它各种不确定性推理决策问题中去。