影响基于反求的三维建模数据完整的因素及其处理方法

在产品开发设计中应用反求工程技术因其具有开发周期短、起点高、步伐大的特点而越来越受到重视。而反求过程中最为重要的一个环节是保证数据的完整性。从数据提取、数据传输、曲面造型三个环节分析了基于反求工程技术的几何模型重构中影响数据完整的主要因素即测量死区、数据重叠或数据间隙、原始模型局部变形或破损、数据传输造成的数据失真或数据丢失、造型残缺等,并提出了几何功能分析、信息补充、造型修复的解决方法,最后结合实例加以说明。     

矢量偏差小波函数（Ⅱ）

基于数学辩证法思想,提出了一种新的小波变换即矢量积小波变换、这种变换对信号处理尤其是高信信号处理十分有用。建立了矢量小波函数、矢量尺度函数和偏差小波函数,它们适合信号分析与处理。分析并提出了一种新的信号表示,并用最优控制理论实现了数值测试,结果表明该方法明显优于传统方法。     

环境数据综合方法及其应用举例

本文利用环境数据综合方法,较好地解决了试验室条件(包括加速试验条件)下数据多,而工作条件下数据少的问题,在武器系统的可靠性评估中,取得了较理想的结果。     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。     

Holonic-C2组织决策分配及演化方法

为了有效发挥指挥控制(Command and Control, C2)组织集中式决策和协作式决策的决策优势,对具有决策权限动态变化能力的Holonic-C2组织的决策分配问题进行研究。针对群决策中专家固定权重的主观性太强的缺点,提出基于专家权威性和意见一致性相结合的专家组选择方法,提高了决策分配过程中多属性决策的客观合理性;针对决策分配的动态演化问题,提出基于多阶段决策的决策模式演化机制,在考虑属性前后阶段的变化的基础上,给出相邻阶段决策模式跃迁方法。仿真结果表明,所提方法能够给出相对客观的决策模式的优劣排序以及多阶段的演化路线,从而证明了方法的可行性和有效性。     

基于体系仿真大数据的效能评估方法

随着复杂系统仿真技术、计算能力和数据管理能力的发展,仿真数据逐步呈现大数据特点,评估指标之间也存在高维度、高冗余、高相关等突出问题。结合上述背景,分析了基于体系仿真的效能评估问题研究现状,介绍了深度学习技术的研究进展。指出采用合理的指标约简方法、使用高效的神经网络模型进行效能评估是下一步的研究重点。     

基于Viterbi算法和ROMP的多弹道目标分离与特征提取

为实现对中段飞行中多弹道目标进行分类和特征提取,首先利用重排Gabor分布与Viterbi算法相结合的方法,获取目标散射点的时频曲线,对目标信号时频曲线拟合后进行频谱分析,完成目标运动类型分类。根据目标微动类型确定对应散射点的回波信号形式并构造相应的匹配原子库,设定待估计参数,利用ROMP方法对参数进行提取。仿真实验表明,该方法有效实现散射点分离并判断出目标的微动类型,同时验证了该方法对目标参数的提取精度。     

多指标约束下的防空反导装备修理级别建模

修理级别分析是防空反导装备维修决策的重要内容。分析了防空反导装备的组成结构和维修流程,建立了基于模块化装备的修理级别分析决策流模型,在多指标约束条件下,以维修效果和维修费用为目标函数,建立了防空反导装备修理级别的经济性分析模型,运用自适应粒子群算法对模型进行求解,通过算例证明了该模型的合理性和方法的有效性,对于完善防空反导装备的修理级别决策分析具有理论指导意义。     

分布式多站雷达协同定位功率分配改进凸松弛算法

针对分布式多站雷达协同定位下的功率分配问题,提出一种改进凸松弛的启发式算法。给出了分布式多站雷达定位误差的克劳美罗下界(CRLB),建立功率约束下最小化CRLB迹的功率分配模型。设计了一种改进凸松弛算法,通过迭代修正松弛参数和快速功率调整策略解决非凸优化问题消除松弛带来的误差。仿真实验表明,相对于均匀功率分配算法和基于凸松弛的功率分配算法,改进凸松弛启发式功率分配算法下目标的定位性能更优。