复杂军事网络的鲁棒性分析

分析了复杂军事网络具有BA复杂网络模型的特性,通过基于MATLAB语言对BA复杂网络模型的仿真,发现了网络中最大簇大小和簇参数对于不同攻击类型的变化规律,分析结论是辨认和停止基于局部拓扑信息的选择性攻击,可有效防护对于复杂军事网络的分布式攻击。     

INS/GPS/CNS组合导航系统仿真

在分析INS、GPS、CNS导航系统特点的基础上,建立了组合导航系统的误差模型,提出了一种基于联邦滤波器的INS/GPS/CNS的组合导航算法,采用平台失准角、INS与GPS的位置之差和速度之差作为观测量,对算法进行了仿真研究。仿真结果表明:通过校正惯导平台、消除导航参数误差,可以大大提高系统的导航精度。     

UKF与EKF在GPS/INS超紧组合导航中的应用比较

针对GPS/INS超紧组合特点,基于四元素法建立了系统的非线性状态方程,利用GPS接收机原始伪距测量信息对系统状态进行观测,并将EKF和UKF方法运用到系统进行比较,仿真结果表明UKF在姿态、位置估计上精度要优于EKF。     

自适应补偿H_∞滤波器在组合导航中的应用

针对传统递推式鲁棒H∞滤波收敛条件在工程中较难满足的问题,提出了一种自适应补偿的递推式鲁棒滤波算法。在分析滤波器收敛条件的基础上,对滤波器中迭代矩阵进行补偿程度自适应的修改,并结合实际系统要求给出了滤波误差定量度量指标,即响应时间、偏离度、波动程度,以验证算法的正确性。GPS/IN S等组合导航系统仿真结果表明,此方法滤波误差下降速度、无偏性及平稳性均优于改进前滤波算法,且计算量几乎不增加;此方法克服了收敛条件不满足导致滤波精度下降的缺陷,扩大了递推式鲁棒滤波的应用范围,具有较大的工程应用价值。     

组合权重舰船装备技术保障能力评估证据理论模型

在分析舰船装备技术保障能力影响因素的基础上,建立了相应的评估指标体系。提出了确定指标组合权重的方法,综合考虑了主客观因素,更为合理。基于证据理论建立了舰船装备技术保障能力评估模型,并给出了具体的算法步骤。可为舰船装备技术保障能力评估提供理论和方法指导。     

特征观测不完全情况下的辐射源匹配算法

实际应用中辐射源特征观测不完全的情况比较常见,这时仅根据一种特征或者少数几种特征难以取得较好的匹配性能。基于证据理论,提出了一种综合所有特征信息的辐射源匹配算法。首先,分别建立了各种特征观测的基本匹配信度函数;其次,针对辐射源特征观测的特点,给出了一种新的证据组合策略来对各基本匹配信度函数进行综合;最后,在综合所有特征信息的匹配度量矩阵上进行二维分配实现匹配判决。仿真实验证实了所提算法的有效性。     

基于EMA算法的变结构交互多模型算法

标准交互多模型(IMM)算法使用固定数目和时不变的模型集,往往不能兼顾算法的实时性与跟踪精度。基于增加期望模型(EMA)算法的思想,提出综合利用前一时刻的模型匹配概率与当前时刻的混合概率作为加权系数调整系统噪声模型集,调整后的模型集被认为非常接近系统实际噪声模型。将该模型集自适应技术与IMM算法结合得到一种变结构交互多模型(EMA-VIMM)算法。使用机动目标跟踪仿真实例,与标准IMM算法进行了仿真对比,分析了跟踪性能与RMSE误差。仿真结果表明,EMA-VIMM算法不仅极大地提高了跟踪精度,而且与标准IMM算法相比,具有稳定的跟踪性能和较低的计算量。     

预备役部队非战争军事行动能力建设断想

中央军委胡锦涛主席明确指出,民兵预备役部队在完成多样化军事任务中有着独特的优势,要进一步明确民兵预备役部队的职能任务,优化力量结构,加强民兵预备役专业部队建设,使之成为遂行非战争军事任务的重要力量。新形势下,预备役部队要深入贯彻落实胡主席这一重要指示,切实加强非战争军事行动能力建设。     

Unscented粒子滤波算法在合成孔径声纳组合导航中的应用

研究了基于捷联惯导(SINS)、多普勒声速剖面仪(ADCP)的水下组合导航方法。建立了基于四元数的SINS/ADCP误差模型。针对一般粒子滤波算法中存在的粒子退化问题,对Unscented粒子滤波算法进行了研究,并应用于SAS导航模型。算法采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)引入了最新观测量来产生粒子滤波(PF)的建议密度分布,提高了状态估计的性能。仿真结果表明:在SAS复杂的运动情况下,UPF算法比传统粒子滤波算法具有更高的精度。     

复杂作战网络建模及模型特征

针对传统网络模型难以反映多军种联合作战特点的问题,在传统树状网络拓扑模型的基础上加入了横向连接,构建了一个基于复杂网络的联合作战网络模型。该模型打破了"以平台为中心"的作战样式,体现了信息化条件下联合作战的特点。定义了网络模型的若干参数,通过对仿真计算结果的统计,分析了该模型的特征参数,得出该作战网络具有规则网络和随机网络的特性,且模型从整体上体现出树状层次性、无标度性和小世界特性。