特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别评估

针对现有弹道导弹目标聚类识别算法中,很少同时考虑目标特征敏感度与模糊度的问题,提出了一种基于特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别算法。该算法通过目标特征类内类间距离,定义目标特征聚类识别敏感度,将两类目标形成的类看成两个圆,利用圆之间的位置关系,定义目标特征聚类识别模糊度,将所定义的特征敏感度与特征模糊度合理组合,作为目标特征对聚类识别好坏的评估因子。仿真实验从特征评估分析和特征组合分析两个方面验证了算法的有效性。     

高斯色噪声背景下基于正交变换的确知信号检测

Karhunen-Loève(K-L)变换可以完全去除色噪声背景下接收信号的相关性,但计算量较大,在实际应用中容易受到限制。为此,提出了一种基于正交变换的确知信号检测方法。该方法通过选取具有快速变换算法的正交矩阵来近似K-L变换,避免了直接求解噪声协方差矩阵特征值与特征向量的繁杂过程。通过仿真比较分析了一阶高斯-马尔科夫过程下基于K-L变换和基于正交变换的检测性能,结果表明:二者检测性能相近,但后者的计算效率有明显提高,具有更高的工程应用价值。     

军事供应链网络风险与节点重要度研究

军事供应链网络风险与节点重要度研究是新军事变革下信息化后勤发展的重要方向。为有效完成后勤保障任务、提升部队战斗力并保证作战行动的顺利实施,对其研究背景进行阐述,从军事供应链网络风险量化、网络节点重要度评估和级联失效模式下的柔性分析这三方面。对国内外研究现状进行对比综述,总结概括了我军现有研究成果的不足,并有针对性地对其未来发展前景提出展望,为战时或应急条件下军事供应链网络的安全优化、重要节点防护及级联失效模式探索等方面提供参考。     

基于AHP-FCE排爆机器人的排爆综合性能评价

针对JW-902排爆机器人的排爆综合性能评价问题,运用层次分析法——模糊综合评价法,给出综合评价的数学模型。建立完整的JW-902排爆机器人排爆效果的综合性能评价指标体系,结合主要的因素进行分析,采用AHP确定了JW-902排爆机器人的不同因素的权重系数,得到了整体的等级隶属度情况。结果表明此评价模型使用简单易懂,得出的结果科学可靠。     

平衡炮内弹道不平衡冲量技术研究

基于某型平衡炮的弹道试验,研究了不平衡冲量对无后坐力身管武器系统的影响。建立了实体模型并装配平衡体和弹丸,利用有限元分析了阻力曲线并代入编写好的内弹道程序,计算出弹丸与平衡体的运动曲线,将其作为位移荷载导入有限元中,进行了内弹道的有限元分析,进而分析了内弹道过程中的不平衡冲量。根据结果对弹丸、平衡块行程和平衡体质量进行调整,得出不平衡量基本趋于零的结构参数,为无后坐力身管武器的相关设计提供了一定的参考。     

先验有色噪声补偿的卡尔曼滤波组合导航算法

根据飞行器实际情况,将舱内捷联惯导安装等效为弯扭耦合激励扰动下的Timoshenko梁和阻尼弹簧振子混合系统,分析其激励响应获取惯导随机误差中的有色噪声。将有色噪声作为先验信息,通过微分方程描述并导入惯导误差模型,设计增强的卡尔曼滤波组合导航算法,通过仿真飞行验证了算法的稳定性并与传统卡尔曼滤波组合导航进行了对比分析。     

信息中心网络缓存节点位置选择算法

信息中心网络（Information-Centric Networking, ICN）“泛在缓存”的特性,引发数据副本率过高、缓存空间不能充分利用等问题。为了解决上述问题,分别从用户、服务提供商和网络运营商的角度出发,以最小化网络流量与网络费用开销为优化目标建立两个单目标优化模型,并将二者结合为帕累托模型;基于帕累托求解方法中数学规划法的思想,详细描述缓存节点位置选择算法。仿真结果表明：在流量性价比方面,所提缓存节点选择算法优于ICN的默认缓存机制;在网络费用开销方面,所提算法更适用于只有少数内容较为流行的网络中,而在所有内容都流行的情况下,ICN中默认的“遍地缓存”机制更为适宜。     

基于改进AHP和云模型的质量状态定性评估

针对传统云模型在质量状态定性评估中存在的评语云化方法、指标权重确定和评估结果判定3个方面的不足,提出了一种基于改进AHP和云模型的定性评估方法。通过设置一个AHP自动调整器使判断矩阵自然满足一致性要求,避免了反复一致性检验导致的繁琐计算以及隐含的盲目性问题,并且根据构造的专家相似矩阵,有效筛选并排除极端专家意见以求解合理的权重值;结合德尔菲法,利用逆向云发生器直接生成评语的云模型,逐步寻优获得了统一协调的意见;此外还设计了一种基于平均隶属度的云相似度度量方法,实现了评估结果与定性评语之间隶属程度的量化表征。最后以某导弹雷达导引头为评估实例,验证了评估方法的有效性和优越性。