体系攻防条件下的多阶段目标选择模型

针对体系攻防对抗条件下的目标选择问题,提出了一个基于完全信息序贯博弈的多阶段目标选择模型。该模型分析了目标体系攻防的博弈过程,使用动态贝叶斯网络描述了对抗双方策略对博弈状态的影响,将目标选择问题转化为标准的博弈树对策问题求解。然后设计了一种消除目标体系结构中与或子树的方法,以简化目标选择策略空间。最后通过案例说明了使用逆向归纳法求解目标选择策略的过程。结果表明,该模型和方法能够在体系攻防、目标间具有复杂层次关联的条件下为目标选择决策提供辅助。     

油门开度变化对零差速式双流传动转向动态特性的影响

考察履带车辆转向期间增大发动机油门开度对转向动态特性的影响,基于Matlab/Simulink对油门开度变化转向过程的动态特性进行了仿真分析,应用VBOX试验测试系统设计了某履带车辆转向试验。试验结果表明:通过增大发动机油门开度可以使车辆转向角速度增大,进而缩短转向所需时间;转向阻力较大时,可以采取增大油门的方式提高主动轮转矩,克服不良转向条件,但无法获得更小的转向半径。     

新型舰炮武器系统的自动检测系统

阐述了某新型舰炮武器系统应用仿真技术、控制技术、网络技术和信息处理技术实现自动检测,以及自动检测系统的组成和工作原理。用内模拟仿真驱动技术,实现了舰炮武器系统全自动工作方式下的点迹提取、航迹建立、目标识别、威胁判断、目标指示、捕获跟踪、求解射击诸元,全系统动态联动精度在线评估,以及在线实时故障检测。为海军新装备的操作、使用和维护提供了有效的技术手段。将提高系统可维性和生命力。     

基于DIFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

动态决策问题是现实中的一类常见问题。在提出动态直觉模糊混合平均(D IFHA)算子的基础之上,提供一种动态直觉模糊多属性群决策方法。该方法能同时考虑决策过程的阶段性和属性值位置对决策结果的影响,并较好地处理决策过程中的定性指标。分析和算例证实该方法的可行性和实用性。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。     

超高分辨率 CRT 显示器关键技术研究

首先从ＣＲＴ显示示器的分辨率展开讨论,然后就２０４８×２０４８单色超高分辨率显示器的行扫描电路、动态聚焦电路、３００ＭＨＺ视频放大器等关键技术进行了详细地分析．最后对彩色显示的特殊要求做了简要地说明。     

单兵种对双兵种作战的动态估计

本文通过讨论单兵种对双兵种作战模型的求解和分析,得到了各战斗状态估计式,为战斗决策人员确定作战策略、制定作战方案提供了较好的理论依据。     

新的中子密度方程

采用去耦合法,在未作任何假定的条件下,导出了一个新的点堆中子密度方程.该方程与老的中子密度方程相比,其精度和应用范围都有很大的提高.