BP神经网络的遗传模拟退火算法动态选址仿真

针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型,综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的优缺点,提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法,并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际问题中,对该算法进行了仿真研究,给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度.     

目标定位和跟踪的卡尔曼滤波加 BP 神经网络的方法

首先分析了卡尔曼滤波应用于单目标定位与跟踪时需要校正的因素,接着用具有反向传播（ＢＰ）学习算法的前向网络,建立校正原理和校正网络体系结构,最后分别给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型。     

硅整流无刷发电机供电系统动态性能的研究

分析了坦克的供电系统中采用硅整流无刷发电机时的工作特点,建立了这种系统的数学模型,举例说明了计算方法,并在文章的最后进行了评价.     

弹道式导弹弹道多目标优化研究

以某导弹飞行程序设计为例进行了弹道式导弹弹道多目标优化研究。针对弹道设计中的多种约束和要求,建立了弹道多目标参数优化问题的目标规划法数学模型,进而采用约束变尺度法解决了最大射程及任一给定射程飞行程序选择问题,并进行了参数分析。为得到全局最优解,用正交试验法求取初始点;为提高梯度计算精度及速度,引入正交试验求梯度的方法,并作了改进,结合偏差积分法提出了新的梯度计算方法。     

基于小波分形理论的快速图象编码算法

小波和分形理论应用于图象压缩领域是当今研究的前沿。提出了一种快速图象编码算法,它将加权小波变换与基于二叉树和双向链表搜索的分形编码相结合,在高压缩比、高信噪比前提下,使编码时间大大缩短。在ＰｅｎｔｉｕｍＰｒｏ２００个人机上对一２５６×２５６,８ｂｐｐ图象进行实验,编码时间仅需８秒,而图象失真很小。     

外军有/无人编组技术分析

有人/无人平台编队可以充分利用无人平台的低成本、可消耗优势,扩展有人平台的作战空间,提高有人平台态势感知、穿透杀伤和生存能力。针对美、英、法、澳、韩等国有/无人编组技术的发展动态进行了调研综述,举例说明了外军有/无人编组在海、陆、空等作战域中的典型应用,并分析了有/无人编组在传输组网、远程测控、自主决策和人机交互等方面的技术挑战和关键技术途径。最后对有/无人编组技术的发展趋势进行了展望,可为未来联合作战体系中的协同作战样式和相关领域的技术研究提供参考借鉴。     

基于细菌避障策略的无人艇集群自主巡航方法

针对无人艇集群执行巡航任务中的避障问题,提出了一种动态避障算法。首先,获取无人艇周边水域的方形网格轨迹单元态势矩阵;然后,借鉴细菌游走觅食原理,在方形网格轨迹单元集合中,动态匹配最佳避障路径;最后,在动态避障基础上,将无人艇自主巡航过程划分为向目标行进、动态避障、返航补给等阶段,实现无人艇集群对划定水域的常态化巡航。仿真实验结果表明,所提方法对静态点、面障碍以及移动障碍均具有高效的规避能力,在算法基础上,能够实现无人艇集群的常态化无人值守巡航。该算法不仅适合无人艇的避障问题,在其他异构无人装备中也具有广阔的应用前景。     

常态执勤指挥模型关键节点识别及抗毁性研究

在常态执勤指挥模型的基础上,重点对树状指挥网络和级联指挥网络的抗毁性进行研究。通过建模仿真的方法,对三种执勤指挥模型进行随机攻击和蓄意攻击,对比分析最大连通子图规模、网络效率和全局聚集系数等指标,找出抗毁性最强的常态执勤指挥网络模型。应用集体影响力算法识别抗毁性能最好的指挥网络的关键节点,与基于节点度大小的传统关键节点识别方法进行对比,证明基于集体影响力算法识别关键节点更加准确,目的是为未来常规执勤指挥网络的优化和防护提供理论指导。     

随机等分组合条件下轮流对抗的Markov链模型

首先,分析了红蓝双方将各自兵器随机等分组合后,轮流进行火力对抗的状态。然后,推导了对抗过程中状态转移的概率矩阵。从而,建立了随机等分组合条件下轮流对抗的离散Markov链模型。在上述基础上,得出了各方获胜概率及平均对抗次数的计算公式,结合公式内部递归关联的特点,提出了计算上述公式的计算机递归算法。最后,结合歼击机与轰炸机进行火力对抗的实例,介绍了该模型的应用方法。供进一步研究参考。     

一种有效的常规雷达目标识别方法

基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整个目标识别系统的结构简单 ,同时具有较好的推广能力