组合预测法在战时单兵日均物资需求预测中的应用

分析、研究、预测战时物资需求量,进而拟制相应的物资保障方案,是提高战时物资保障计划性和有效性的客观要求。利用灰色预测法和趋势预测法建立模型并进行预测,在对比分析各种物资需求预测方法的基础上,建立了基于最小二乘法加权的战时单兵日均物资需求的组合预测模型,为我军进行战时物资需求预测提供了一种可借鉴的方法。     

基于模糊AHP评判的舰艇编队防空队形优化研究

针对队形变化给编队防空能力带来的五个方面的影响,建立了编队防空队形综合评判的指标体系,并应用模糊层次分析法建立了编队防空队形优选模型。以驱逐舰艇为例,求出了在一定条件下的最佳防空队形——菱形队形。该模型简单易行,容易在计算机上实现,初步解决了编队防空队形优选问题。     

基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B~2 d B。     

钢球侵彻不同靶标的相似性分析

为研究相同弹丸侵彻不同靶标所造成损伤之间的相似性,以钢球侵彻明胶造成的瞬时空腔的最大直径为研究对象,基于相似理论推导出瞬时空腔最大直径的相似准则方程,利用钢球侵彻明胶的实验数据求解出准则方程的系数和指数,最后通过钢球侵彻猪后腿实验验证了所得到的准则方程可用于不同靶标之间的相似性分析,并具有准确性和合理性。     

关于算子方程Tx=y扰动分析的一些结果

在Banach空间中给出了一种相容算子方程解的误差估计 ,推广了矩阵扰动分析中的相应结果 .此外 ,利用Hilbert空间中算子M -P广义逆与算子的约化极小模之间的关系 ,给出了一些估计式 ,这些估计式对于分析不相容算子方程Tx =y的极小范数最小二乘解的扰动误差是有用的     

用于目标分配的TBM弹道及落点估算方法

本文针对防空导弹拦截TBM目标分配的要求 ,利用初始探测信息快速概定来袭TBM的弹道及落点 ,并进行目标概分 ,然后根据进一步的探测信息对TBM弹道进行递推最小二乘逼近 ,预测其落点 ,为防空导弹火力单元提供较精确的TBM弹道诸元及落点预测值 ,提高拦截TBM的效能     

识别结构主要失效模式的一种改进方法

识别结构的主要失效模式是计算结构系统可靠度的第一步。提出“3σ准则法”来识别结构系统主要失效模式,首先运用增量栽荷法中的元件承力比确定最严重元和次严重元,并找出第一批主要失效模式,然后用3σ准则寻找其余的主要失效模式。此方法不易漏掉主要失效模式,且计算量小。     

多方位-初距法解纯方位系统估值问题的优选算法

对纯方位系统估值问题,本文给出了两个优选算法。     

改进的邻近目标GM-PHD跟踪算法

针对目标跟踪系统在邻近目标场景下难以进行精确估计的问题,提出一种改进的邻近目标GM-PHD跟踪算法。该算法通过构建基于预测权值和速度参数的自适应门限,有效避免了杂波对算法更新步骤带来的巨大迭代负担。同时,我们充分考虑了目标邻近时量测的可能分布情况,针对目标与量测的“一对零”和“一对多”现象,提出了一种新的权重分配修正方法。结果表明,目标邻近时,改进后的算法在目标数和目标状态估计方面均优于传统算法,能够显著提高跟踪准确度。     

基于LS-SVM算法的实兵对抗演习作战效能评估

在实战化实兵对抗演习训练中,经验驱动的作战效能评估方法存在主观性强、评估效率低的问题,对于部队提升实战化训练水平、强化实战能力带来不利影响。针对上述问题,提出数据驱动的实兵对抗演习作战效能评估方法,引入最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)构建评估模型,通过演习数据对模型进行训练,建立效能指标和作战效能的非线性映射复杂关系。实验表明,基于LS-SVM算法的实兵对抗演习效能评估方法具有更高的效率和精度。