深度神经网络指导下的无线覆盖预测算法

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明:该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

基于能力的信息化弹药消耗预计方法

信息化弹药是现代作战中重要的精确杀伤武器,为了提高打击效率、降低费用代价,需要精确预计消耗量。针对信息化弹药毁伤概率高、受多种战场环境影响等特点,提出了基于能力的预计方法。该方法运用模糊逻辑理论对多种因素进行综合定量分析,根据弹药命中概率和目标类别获得目标-弹药匹配组合,并使用弹药费用和保障费用对匹配组合进行最低费用代价排序,通过目标价值和数量预计弹药消耗量。结合实例进行的仿真计算结果表明,该方法能有效预计信息化弹药消耗量。     

基于博弈论的测控系统作战效能评估

开展测控系统作战效能评估,对分析测控系统适应不同环境、探寻测控作战薄弱环节、科学客观评价不同测控系统的作战性能具有重大意义。通过分析设备固有性能、物品方案成熟度及操作人员素质3个方面,构建了测控系统作战效能评估指标体系;通过指标归一化与聚合方法研究,实现了测控系统多指标作战效能评估体系的构建;运用博弈论,进行了动态测控系统的作战效能评估。结果表明,该方法能够评估测控系统的作战效能,具有一定的指导价值。     

车载综合电力系统动态重构及其功率流控制

随着陆战平台全电化技术的加速发展,战斗平台大功率用电负载不断增加,电能需求急剧上升,且不同负载驱动特性迥异,对车载综合电力系统的供电性能与负载适应性提出了苛刻要求。针对上述问题,探讨了一种车载综合电力系统动态重构方法,利用系统内部各装置、部件组合重构,构建出适应不同应用环境的多种工作模式;在此基础上,设计了工作模式层次化状态集,提出了基于有限状态机的工作模式转换与功率流动态控制方法,将其应用于工程实践。装车试验结果表明:系统模式转换灵活,冗余度高,动态重构能力强,负载适应性好,可为高适应性车载综合电力系统研究提供参考。