C4ISR体系结构设计方法

系统体系结构的设计在C4ISR系统开发中具有重要的地位,文章深入研究了目前运用广泛的三种C4ISR系统体系结构分析设计方法面向过程分析方法、面向对象设计方法和三维视图方法,分析了各种方法的优缺点并进行了比较;讨论了C4ISR体系结构设计方法和C4ISR系统本身的发展趋势以及两者之间的密切关系,对C4ISR系统体系结构的建设提出了自己的看法.     

目标识别中的传感器管理方法

基于假设检验的方法,研究了目标识别中的传感器管理方法。分别以用于假设检验问题中的最大后验概率、最小代价函数和最大正确检测概率为目标函数,给出了用于目标识别问题的多传感器管理方法,并针对目标识别问题的特点,对其进行了相应的改进。通过对一定场景的仿真,比较了三种不同方法的识别正确率和平均采样次数,分析了各种方法的特点。     

基于遗传算法的分布式多传感器航迹关联算法

以分布式多传感系统中的两节点序贯航迹关联方法为基础,把多节点情况下的航迹关联问题转化为多维分配问题。而多维分配问题是典型的组合优化问题,其计算量随着维数的增加而出现指数爆炸现象,进而根据遗传算法能够解决组合优化问题的能力,提出了利用遗传算法解决此多维分配问题的一种方法。仿真实验结果表明,遗传算法能够有效地求解此多维分配问题,使航迹关联具有较高的成功率。     

一种改进的武器效能评估方法

提出了改进的武器系统效能模糊评估方法,避免了原有方法存在的问题。将武器系统效能评估视为模糊多准则决策问题,通过“目标-准则-系统”层次结构,利用5个模糊比率表示判断矩阵和准则权重向量,将问题转化为模糊数的排序问题,从而选出被评武器系统最优者。与两种武器系统效能评估方法的比较显示新方法是可信有效的。     

抑制成像数据噪声的模糊多目标算法

以模糊数学和决策理论为基础,通过建立成像数据模糊指数函数及平方误差 模糊指数函数,提出了一种称为模糊多目标优化的新的算法模型,对成像数据的噪声进行抑 制实现数据优化。实验结果表明,所提出的模糊多目标优化算法模型有较强的抑制噪声能 力,理论和实验有较好的一致性。     

子母弹结构特征对分离特性影响分析

超声速下子母弹的分离过程是一种包括多体运动边界与复杂气动流场干扰的多体分离问题.采用嵌套网格技术,对流体力学方程组及六自由度刚体动力学方程组进行了耦合求解,重点研究了子母弹的结构特征(包括子弹的数目、有无弹翼及排列方式等)对分离过程中流场特性的影响.结果 表明:嵌套网格技术能较好地模拟超声速子母弹分离过程中的复杂扰动流...     

任务空间概念建模语言初探

通过研究军事专家与系统分析人员的沟通问题,借鉴可视化建模、分层建模和多视图建模的思想,提出了任务空间概念建模语言(MSCML),对MSCML语言的各个建模元素进行了简要的说明.     

射频识别系统的多目标识别-反碰撞算法

对多目标识别技术的二进制搜索算法、时隙ALOHA算法进行了剖析,并对ALOHA算法用概率论和数理统计的方法进行了深入的理论分析,得出要根据所设计的射频识别系统的特点合理采用各种算法方可得到良好的效果.该算法的实现对提高高速公路上自动收费系统、人员和物流管理等各领域的工作效率具有一定的指导意义.     

多机空战系统的歼击机建模技术

分析了多机空战系统的顶层模型结构,给出了机载雷达、武器控制和导弹等三个主要部件的模型,可以将其应用于多机空战仿真系统的数学建模和软件设计中.     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。