语言型EWAA算子的目标战场价值评估

从发现的多个目标中确定打击顺序,取决于各目标的战场价值.通过定义模糊语言形式的评估标度及其运算,采用语言型EWAA算子对模糊语言偏好信息进行了集结,从而对目标战场价值进行评估,符合战场环境的复杂性和人们思维的模糊性,使指挥决策更加快速、准确.实例证明模型有效,计算简单.     

基于算法估计的网络端到端时延测量方法

在网络端到端延迟的测量中,常用的方法大多是通过发送探测包来直接得到端到端的时延值.由于存在时钟不同步的问题,所以测量结果的误差较大.针对此问题,在Sue B.Moon提出方法的基础上进一步改进,提出了一种基于算法估计的软件方法,该方法更好地解决了收发时钟不同步的问题,提高了测量的精度.     

基于IMM的估计算法对机动目标跟踪的比较

机动目标跟踪一直是倍受关注的问题,而交互式多模型方法(IMM)是解决这类问题的经典方法.由于传感器的发展或受某种客观条件的限制等,产生了各种基于IMM的算法.为此,介绍了IMM及基于IMM的几种经典估计算法,对它们进行比较研究,并通过机动目标跟踪的仿真算例说明各算法的适用条件、原理、异同点、性能及复杂性,对机动目标跟踪估计器的选择有重要参考价值.     

信息融合系统中的多传感器优化分配

在舰载多传感器信息融合系统中,对传感器优化分配问题进行了研究.充分考虑目标身份和目标优先级等信息,依据最大信息增益准则,建立了传感器优化分配的数学模型,并对算法进行了仿真实验.     

基于子空间近似算法的鱼雷总体多学科设计

在鱼雷总体多学科优化设计(MDO)中,学科间的耦合与解耦问题一直是研究的重点和难点.在子空间近似算法的基础上,结合鱼雷总体设计的实际特点,分析了各学科间的耦合因素,建立了鱼雷总体设计多学科设计优化的统一模型和子空间近似算法的数学模型,并进行了实例验证,结果表明基于子空间近似算法很好地解决了鱼雷总体设计多学科设计优化中学科间耦合关系复杂的问题,收敛速度快,可靠性高.该方法对提高鱼雷的设计质量,避免人力、物力的浪费,降低设计风险等有极为重要的作用.     

基于混合遗传算法的拦截弹道优化方法

传统的遗传算法中,交叉和变异样本的选择直接影响算法的收敛.通常根据工程实际需求调整交叉和变异样本的选择概率来提高遗传算法运行的有效性和防止早熟现象的发生.将传统的单纯形搜索算法与遗传算法相结合,提出了一种混合遗传算法,并在算法中增加了加速循环操作,提高遗传算法在求解优化问题特别是工程应用中的有效性,以便优化拦截弹道.数学仿真结果表明该方法能够有效地解决迎面拦截弹道问题.     

新混合智能计算法在 UCAV 航路规划中的应用

无人作战飞机(UCAV)出航执行对地攻击(或侦察)任务,若事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,就飞行航路进行整体规划设计,则可以综合减小被敌方发现和反击的可能性,最大限度地降低耗油量,从而显著提高其执行任务的成功率.在对进化算法研究的基础上.将用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法加以改进,引入优秀个体保护法和模拟退火的策略思想,借以克服进化算法固有的易陷于局部最优的早熟现象,然后运用于UCAV的航路规划.实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,寻优效果明显优于常规进化算法,规划出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的综合需要.     

运用多作战策略打击多类型目标的效能分析

基于一体化联合作战要求,对武器装备体系中射击效力评估、优化模型进行了研究.首先推导了Gauss-Legendre法计算点目标被毁伤的概率公式,之后建立了射击效能评估模型.在此基础上,改进传统的优化算法,并提出具体的优化步骤.仿真计算表明,射击效力评估、优化模型能够为作战决策提供技术支持.     

自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法

对目标超视距空战将是今后空战的主要形式和发展趋势,多机协同多目标攻击中的关键问题是空战决策.首先建立了空战态势评估方法,结合蚁群算法思想,提出了一种新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明基于自适应蚁群算法解决多机协同空战的目标分配问题是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度.     

As-IPDA算法的天波超视距雷达目标跟踪研究

天波超视距雷达(OTHR)具有低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战.针对OTHR在低检测概率下跟踪目标存在失跟率高的问题,将As-IPDA算法应用到OTHR目标跟踪中,通过大量的仿真实例验证了As-IPDA算法在超视距雷达目标跟踪应用中的可行性,并分析了平滑步长、航迹存在性转移参数、目标检测概率对算法性能的影响,给出了算法参数选择建议,为工程应用提供理论参考.