基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估

在现代化海战中,大力发展水下作战集群是海军信息化发展的必然途径,针对这种新的作战样式,对其作战效能进行准确可靠的评估至关重要。Elman神经网络能克服传统评估方法依赖于专家经验的缺点,但其自身的权值更新方法易陷入局部极小,为此,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对Elman网络进行全局优化,构建基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估模型,并应用实例对模型进行仿真验证。仿真结果表明该模型可以准确有效地对水下集群作战效能进行评估。     

改进AHM-RS雷达装备保障性评估指标赋权方法

针对主观赋权法过于依赖主观经验,客观赋权法由于数据有限可能偏离实际情况的问题,为提高雷达装备保障性评估指标权重的科学性,针对现有属性层次模型(AHM)和粗糙集(RS)赋权法的不足,改进了AHM和RS赋权法,运用离差最大化思想将主客观两种赋权法进行组合处理,提出了改进的AHM-RS综合赋权法,通过实例验证了该方法的有效性和可行性。     

预警反击作战预警信息保障能力评估指标体系构建

预警反击作战的实施离不开实时的预警信息保障。为准确评估预警反击作战体系预警信息保障能力,分析了预警反击作战预警保障流程,明确了预警保障能力评估准则,根据指标体系建立原则,构建了由天基预警保障能力、地基(含海基)预警保障能力以及空基保障能力组成的多层次预警信息保障能力评估指标体系,对各个指标进行了分析与定义,为进一步开展预警保障能力评估奠定了研究基础。     

基于改进能量检测的航空集群网络干扰感知

为了增强复杂电磁环境中航空集群战术网络的抗干扰能力,提出把同时收发认知抗干扰电台应用于航空集群网络节点,且每个节点采用改进能量检测方法进行干扰感知。在此基础上,分别研究了存在单/多个干扰源时的网络节点干扰感知性能,推导出干扰感知的虚警概率和检测概率的闭式表达。仿真结果表明,通过调节改进能量检测器的参数p,可以提高航空集群机载战术网络的干扰感知能力。     

基于二元语义的装备维修保障能力评估

为有效克服原有评估方法主观性较强、装备维修保障的复杂性、不确定性等问题,在分析现有评估方法不足的基础上,构建装备维修保障能力评估指标体系,阐述了二元语义的基本原理,将二元语义与能力评估进行紧密结合,给出了基于二元语义的装备维修保障能力评估方法,并进行实例分析。最后,将二元语义与层次分析法和BP神经网络方法进行比较,结果表明,该方法能够有效地对装备维修保障能力进行客观评估,具有一定的参考价值。     

阻塞式干扰环境下LDPC编码跳频通信优化方案

为进一步提升阻塞式干扰环境下跳频通信系统的抗干扰能力,在信道估计良好的情况下,利用混合信道下优化的低密度奇偶校验码(LDPC)度序列对跳频通信系统进行了改进。仿真验证2048码长、0.5码率在40%删除概率度优化序列下的性能较高斯信道下优化度序列性能在10-5误码率下提升0.62 dB。并针对实际作战使用问题提出了一种低复杂度的折中的使用方案。