不完全信息的装备采购博弈

目前,我国的军品市场正由封闭市场向一个相对开放竞争的环境转变。基于不完全信息的装备采购的博弈模型,探讨了在不完全信息的相对开放的竞争环境下,军企双方对对方的策略、偏好、所处的地位或者状态的信息等策略问题进行了解,并给出了求解方法,通过实例进行了说明,对装备采购实践具有一定的指导意义。     

基于遗传算法的无人机航迹规划代价函数

针对当前使用的无人机航迹规划代价函数的不足之处,提出一种利用遗传算法对无人机航迹规划代价函数进行优化的方法。对基本遗传算法进行了局部改进,设计了航迹极坐标编码方式及航迹适应度函数,在采用基本遗传操作算子的基础上采取精英保存策略,提高了算法的效率;采用代价归一化并进行优化的思想,得到优化之后的代价函数权重值。优化结果表明,该方法可以获得代价更低的航迹。     

基于Vague集的TOPSIS法求解目标优先级

针对传感器管理中目标—传感器配对出现的目标优先级求解问题,提出了一种基于Vague集的TOPSIS计算方法。在分析目标优先级的主要影响因素基础上,定义了各影响因素的影响系数。同时结合Vague集的TOPSIS法给出了目标优先级的计算步骤,为目标优先级求解提供了一种新途径。并结合仿真算例表明该方法的合理性与有效性。     

区间数与灰决策的作战效能评估模型

针对作战效能评估过程中评价指标值同时存在精确数、区间数和语言类模糊数的情况,引入区间数与灰决策原理,提出了一种基于区间数与灰决策的作战效能评估模型。结合案例分析,对模型合理性进行验证,结果表明,该模型能够真实地反映武器装备作战效能的综合评估值。     

精确制导弹药的作战效能分析

现代战争中,精确制导武器发挥着越来越重要的作用,已引起世界各国的高度重视。利用精确制导武器对敌方的高价值要害目标进行"点穴式"打击是现代军事强国一个惯用的攻击手段。分析了精确制导弹药的特点,研究和探讨了精确制导弹药对目标的压制和摧毁效能。分析结果对提高指挥员的指挥决策质量和效率,实施和应对未来战场上空袭中的"点穴式"打击具有积极的意义。     

基于本体的消防应急决策模型

消防信息技术研究的不断深入和本体论在计算机中的应用日益成熟,促进了人工智能系统的发展。以消防应急决策过程为研究背景,尝试将全局数据包络分析引入应急决策中,建立消防应急管理协作模型,分析多个决策结果的相对有效性,协助决策者在较短时间里作出合理的决策。     

分布式UDDI的数据一致性优化模型

UDDI注册中心本质上是一个存储着Web服务注册信息的数据库,针对分布式存储与检索体系架构中出现的数据不一致性的问题,提出了一种分布式UDDI的数据一致性优化模型。首先分析了分布式UDDI及UDDI的核心数据模型,以及在分布式环境下的异构数据源问题。在此基础上,分析了数据的一致性问题,构建了UDDI节点—数据模型间的可达性矩阵,最后研究了分布式UDDI的一致性数据存储策略。该优化模型能有效减少存储冗余和检索网络带宽的消耗。     

多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器决策方法

针对大型舰艇或舰艇编队机动性能差,且单枚声诱饵对抗效果差等问题,分析多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器使用方法,通过舰艇、声诱饵和水下声自导航行器间的运动几何关系,建立多枚声诱饵协同对抗数学模型,利用蒙特卡洛仿真对比分析纯机动、使用单枚声诱饵和多枚声诱饵不同对抗决策方法对水下声自导航行器捕获概率的影响,证明所提方法正确有效。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。     

含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法

由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势,故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据,从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点,对采样数据进行时空对准,结合UT变换思想,并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新算法较单一MMV或者IR传感器滤波算法精度有了明显提高,并且较MMV/IR融合的传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的精度也有提高。仿真结果证明了新算法的有效性和合理性。