带时间窗的多无人机航迹规划两阶段启发式算法

带时间窗的多无人机(Unmanned Aerial Vehicles,简称UAV)航迹规划问题是一类重要的NP-Hard问题,相关启发式算法研究一直是该问题的研究重点和难点。建立了问题的UAV流模型,并提出了一种两阶段启发式算法用于问题求解。算法的第一阶段提出了一种基于"最迟完成服务优先"规则的航迹构造算法,用于获取问题的初始解;第二阶段利用模拟退火算法对初始解进行改进。最后基于Solomon Benchmark数据集对算法进行了测试,实验结果表明该启发式算法可以有效地求解带时间窗的多UAV航迹规划问题。     

深化信息化条件下作战动员支前准备

未来信息化条件下作战是在陆空天电网多维领域展开的联合作战,既是作战体系的对抗,也是动员实力的较量。着眼未来信息化条件下作战需要,研究把握动员支前准备的特点规律,不断拓展深化动员支前准备,对于夺取信息化条件下联合作战的胜利具有重要意义。     

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正黑龙江省军区扎实开展"三帮"(帮建支部、帮带干部、帮抓骨干)活动。该省军区注重整合军师团营四级帮建力量,采取蹲点住班、现场办公等形式,按照军带师团并向基层延伸的思路,一级培训一级、一级抓带一级,建立了以师级单位为主导、以团级单位为主体、主官担主责、副职分     

新乡军分区注重加强作战值班规范建设

正近年来,河南省新乡军分区以战斗力建设为牵引,以各级关于加强战备值班的一系列指示精神为指导,着重从作战值班制度、基础设施、视频信息系统、军地值班信息共享机制4个方面进行了规范建设,取得了明显成效。前不久,济南军区在该军分区组织进行了作战值班规范试点观摩活动,对全区的军分区系统作战值班建设进行了规范统一。     

稀布阵下宽带多波束组合印证测向算法

在稀布阵下,对信号强度不同的多个信号进行多波束测向时,由于波束主瓣较宽,副瓣较高,因而无法分辨信号到达方向。针对此问题,提出了一种新的多波束测向算法,即多波束组合印证测向算法。该方法充分利用高副瓣的特点,建立多波束学习训练匹配表,通过查表综合判定信号到达方向。仿真实验结果表明:该算法很好地解决了稀布阵下对同时到达阵元的多个信号测向问题,且算法简单,运算量小,测向精度较好,具有很好的工程应用价值。     

多基线干涉仪导引头对带闪烁诱饵雷达制导效果

针对反辐射无人机采用前沿测向技术无法对抗闪烁诱偏这一难题,通过分析导引头对两点源测向原理入手,提出一种利用长短基线交错提取相位差解算雷达角度实现抗诱偏的方法。该方法提取导引头长基线与短基线接收到合成信号前沿与中部的相位差,通过解算可以确定雷达的方向,通过仿真验证了该方法的有效性。最后描述了导引头区分诱饵干扰与多径干扰的过程,并分不同情况分析了导引头攻击时相位差的选择。     

面向体系作战的信息共享效益建模仿真

信息共享是体系作战的基础,如何量化信息共享对作战决策及作战效果的影响,需进行定量建模与分析。首先深入分析了信息共享对体系作战的重要性,分别在信息域和认知域中采用信息熵形式化地描述了战场客观信息和指挥员主观知识;其次从信息的完整性和精确性的度量指标出发,给出了信息共享对作战决策的正面效益模型,同时在信息共享带来的无用信息增多和信息冗余两方面,定量分析了其带来的负面影响;最后通过仿真实例分析验证,仿真结果表明模型构建的正确性。     

地面机动目标跟踪问题研究

对地面机动目标跟踪问题进行了研究,针对当前存在的问题,提出了将交互多模型应用到地面机动目标跟踪的思想,从而提高跟踪的精度。     

高师生社会支持与信息焦虑的关系研究

目的:研究高师生社会支持与信息焦虑的相关关系,旨在找出能够用社会支持改善信息焦虑状况的办法。方法:采用信息焦虑量表和领悟社会支持量表238名高师生进行测查。结果:1高师生社会支持的整体水平有极其显著性差异(F=6.083,P0.05)。2信息搜索与选择焦虑维度上存在显著的性别差异(T=4.218,P0.05)。在信息搜索和选择焦虑、信息饥渴焦虑上存在显著的年级差异(F=3.231,P0.05)。3湖北师范学院高师生信息焦虑和社会支持各因子间呈显著负相关(R=-0.153,P0.05)。通过回归分析,社会支持对信息焦虑程度具有预测作用(F=4.617,P0.01)。结论:通过增加社会支持来缓解高师生的信息焦虑。     

高架索的多体动力学模型

针对目前海上补给装备研制中尚无可用的高架索模型的现状,从多体动力学角度入手,研究了绳索多体系统动力学模型的建立方法,将绳索均匀划分为若干刚体单元,各单元之间采用球铰连接。用该方法建立了绳索的多刚体系统动力学模型,并在此基础上,应用仿真软件 ADAMS 对海上横向干货补给过程进行仿真计算。结果表明：海上补给高架索多刚体系统动力学模型完全可以模拟实际的高架索,且仿真计算结果与高架索力学振动模型的计算结果相比更贴近实际情况。