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161.
为了使航空兵部队在军事训练中保证安全的同时,让训练空域的利用最大化,需要对民航航路与军航空域之间的侧向间隔进行预测(目标)。采用改进后的椭球Event模型,通过建立军民航飞机的侧向位置偏差概率模型,从歼击机盘旋起始转弯点的选取、速度和坡度的人为操作误差3个方面进行分析研究,进而对军航飞机的侧向位置偏差概率进行估算,结合民航的偏差概率模型,最后对军民航10 km的侧向间隔进行评估。仿真结果表明,在8组评估数据中,7组都符合规定的目标安全等级,并对不符合的给出了建议。从而说明改进模型对碰撞风险的评估是有效的,能够为军民航安全间隔的计算提供理论依据。 相似文献
162.
军事通信网综合管理系统中,各专业网络运行情况的主要数据都可汇总到综合网管数据库中。这些网管数据中隐含了网络运行的几乎全部信息,但即使是最有经验的网络管理专家面对这些繁杂的数据也只能望洋兴叹。面对大数据的智能分析技术则有可能实现网络运行态势的高度可视化,充分理解和详细把握全网运行状态,像知识、经验、联想丰富的专家一样不知疲倦地对网络运行状况进行全面细致地分析,从海量的网管数据中发现网络故障的蛛丝马迹,发现隐含的问题,预知网络变化。论文介绍了利用大数据分析技术实现网络管理智能化的现实目标,基于性能的网络异常预测预报、基于性能和事件的故障分析诊断、网络运行知识的挖掘利用等方面的功能和技术途径。 相似文献
163.
心理战效果评估是对心理战对敌毁伤效能的评估,是战争各方都很关注的重点领域,也一直是困扰心理战研究者的难题,有效评估心理战的效果对心理战过程形成完整闭锁回路、确定心理战实施重点方向和促进心理战战略战术手段的发展有着至关重要的作用。目前,对心理战效果评估的研究已取得了一系列学术成果,为效果评估的实施和实际操作提供了强有力的理论支撑,但现有研究多为指标体系建立等理论的提出和界定,缺少实际操作性的思路,本文主要从大数据的视角来探究心理战效果评估,并尝试从大数据技术的应用角度阐述大数据和心理战效果评估的融合。
相似文献
164.
信息中心网络(Information-Centric Networking, ICN)“泛在缓存”的特性,引发数据副本率过高、缓存空间不能充分利用等问题。为了解决上述问题,分别从用户、服务提供商和网络运营商的角度出发,以最小化网络流量与网络费用开销为优化目标建立两个单目标优化模型,并将二者结合为帕累托模型;基于帕累托求解方法中数学规划法的思想,详细描述缓存节点位置选择算法。仿真结果表明:在流量性价比方面,所提缓存节点选择算法优于ICN的默认缓存机制;在网络费用开销方面,所提算法更适用于只有少数内容较为流行的网络中,而在所有内容都流行的情况下,ICN中默认的“遍地缓存”机制更为适宜。 相似文献
165.
当期望信号和干扰同方向时,为了有效改善超低频频段的通信质量,提出了一种基于模拟电路预处理和改进广义旁瓣抵消的干扰抑制算法,设计了磁性天线、低噪声前置放大电路,制作了灵敏度较高的磁传感器,有效地抑制了工频及其谐波干扰。鉴于超低频频段的信号十分微弱,在广义旁瓣抵消算法的基础上做了几点改进,为主通道提供较多的参考信息,从而提高了算法的性能,有效地解决了传统算法失效的问题。为了验证所提算法的有效性,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验,实验结果表明:无论期望信号与干扰是否同方向,改进后的广义旁瓣抵消算法相比原来的算法,在信噪比的提升和噪声底限的降低等方面均有较大程度的改善。 相似文献
166.
针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。 相似文献
167.
168.
战场环境历来是决定战争成败的重要因素之一。利用大数据技术提升战场环境保障能力,对于打赢信息化条件下的局部战争具有重要意义。分析了新体制下要地联合防空作战的基本特点及战场环境数据资源现状,从数据管理、数据关系、数据融合等方面,提出了要地联合防空作战战场环境大数据的应用需求。 相似文献
169.
为了提高磁流变阻尼器的振动控制效果,在磁流变阻尼器力学特性试验的基础上,首先建立了基于BP神经网络的磁流变阻尼器的逆向模型,并通过试验试选的方法对模型中隐含层节点数目、期望误差等相关参数的确定进行了探讨;然后,针对BP网络在学习过程中表现出的学习速率慢、容易陷入局部极小等问题,进行了相应的算法改进。结果表明:利用改进算法建立的模型能够更准确、更快速地对控制电流进行预测,证明了改进算法的合理性,同时也进一步验证了利用BP神经网络方式建立磁流变阻尼器逆向模型方法的有效性。 相似文献
170.