用于实时系统性能分析中的扩展Petri网

Petri网(PN)是用于系统建模和性能分析的一个强有力的工具。当用于实时系统时,需要对其进行扩展以能表达实时时间属性。本文介绍几种与时间有关的扩展Petri网及其应用,并从使能规则、点火规则和点火方式几个方面对它们进行了分析比较。     

运用可拓理论提高指挥决策的科学性

本文运用可拓理论建立军事指挥决策的物元模型。通过求问题的解,得出指挥决策可行性方案集,并且建立了实施方案的难度函数,比较各方案的关联度和难度,确定最佳指挥决策。强调运用系统思维方式,把科学方法和指挥艺术结合起来,增强指挥决策的可靠性。     

影响大闭环防空反导系统射击精度的因素分析

分析了防空反导系统的射击误差源并根据各类误差的特性区分哪些是可校正误差,哪些是不可校正误差,根据卡尔曼滤波理论,分析影响闭环火控系统精度的多种因素,据此对弹丸脱靶量测量装置的性能指标提出要求。     

图的色数与亏格的相对独立性

本文先证明如下定理:“对于每一个非负整数p,亏格为p 的图的色数可以是任意整数m, 2≤m≤[7+(1+48p/2)].”然后,据此定理得结论:当m≥3,要找到m—色图的充分必要条件基本上是不可能的,即使不说根本不可能。     

惯性辅助的GNSS可区分性分析和粗差探测方法研究

针对在建筑物遮挡情况下卫星信号衰减和中断所造成的观测值粗差问题,引入惯性辅助GNSS,旨在提供连续可靠的导航定位服务。基于可靠性理论详细推导了惯性辅助GNSS的紧组合粗差探测和识别方法,对单GNSS系统和惯性辅助GNSS系统的可靠性、可区分性、误判和定位精度进行分析。实验结果表明：受限观测环境下单GNSS系统观测值存在强相关性,导致误判的情况频繁发生且存在最小可探测粗差异常;惯性辅助GNSS能够将观测值的相关系数降低至0.2左右,最小可探测粗差降低至5 m以下,能够有效的进行粗差探测和识别,改善单GNSS系统的误判率,提高定位精度。     

RLV再入标准轨道制导与轨道预测制导方法比较分析

提出只更新飞行剖面参数的航程更新方法及相应的RLV再入标准轨道制导规律;结合轨道在线生成与跟踪技术,采用Runge-Kutta-Fehlberg自适应变步长轨道快速预报方法,研究了RLV再入轨道预测制导。进一步对两种制导方法进行了比较分析研究,研究认为标准轨道制导与轨道预测制导都是可行的RLV再入制导方案,其有机结合是未来可重复使用跨大气层飞行器再入制导的发展趋势。     

可解性、可观测性及其它

本文阐述了可解性、可观测性、可控性、可识别性的联系与区别。     

目标区域局部特征和局部图像质量相结合的激光干扰效果评估

为客观描述光电成像系统激光干扰效果,提出目标区域局部特征和图像质量相结合的干扰效果评估算法。图像的局部特征用特征点描述,图像质量用结构相似度指数描述。该算法利用特征点匹配算法确定场景图像中的目标区域,计算干扰前后目标区域内特征点数量的变化、干扰后目标区域内未饱和面积所占的比重以及目标区域内图像的结构相似度指数,并将上述各参数相乘得到最终的评价指标。利用该方法对典型激光干扰图像进行评估,结果表明:在不同入射功率和不同光斑位置情况下,所提评估指标比单独使用结构相似度的评估指标具有更大的取值范围和更明显的非线性变化特征。这说明:该指标能够反映光电成像系统激光干扰过程的丰富细节,更加适合激光干扰效果的评估。     

基于异环境重要性采样的增强DDRQN网络

针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。