基于多栅格的基建营房保障信息耦合研究

合理利用军地资源实施一体化保障是现代战争或非战争军事行动基建营房保障的重要内容,然而,包含大量此类信息的商用网络、行业网络和平时基建营房业务管理网络的信息如何能被有效利用却是一个令人头疼的问题。依托军事信息栅格和地方多个行业信息网络,研究、设计缓冲数据库和数据订制服务软件,安全可靠地将分布在多个信息栅格中的基建营房保障所需信息耦合到军事后勤信息网络中,为快速、科学制定基建营房保障计划和实施战时基建营房一体化保障提供强有力的信息支持。     

自导深弹导引弹道设计与仿真

针对自导深弹自导系统设计过程中,面临的简化目标探测系统和弹体姿态控制系统的要求,设计采用自动调整提前角导引算法作为自导策略;操极限舵,采用直接由导引算法得出舵角值的弹体姿态控制方法.给出了纵平面内深弹运动学模型、目标运动学模型、深弹与目标相对运动模型的数学描述,并在Matlab/Simulink 环境下完成了以上三个模型的实现和子模块封装, 编制了描述深弹整个自导过程的Simulink模块化程序;给出了自导深弹自动调整提前角导引方法的实现原理,并基于Simulink/StateFlow工具箱建立了该导引算法的图形化程序进行了仿真研究,验证了导引方法的有效性.     

一种改进的基于交互式模型的机动目标跟踪算法

针对传统的以匀速(CV)或匀加速(CA)运动作为目标运动模型的卡尔曼跟踪滤波器的计算量大及跟踪精度低的固有缺陷,提出了一种基于CV和CA的交互式卡尔曼滤波模型的机动目标跟踪算法,该算法能在保持直线运动跟踪精度不变的前提下,使做曲线运动的目标的跟踪精度逼近做直线运动的目标的跟踪精度。并将CV和CA模型混合起来进行仿真估计,系统仿真结果表明该算法提高了系统的跟踪精度。     

未知量测噪声分布下的CBMeMBer算法

针对目标跟踪过程中量测噪声概率分布等先验知识无法准确获取的问题,提出一种基于风险评估的势均衡多目标多伯努利(RE-CBMeMBer)滤波算法。采用CBMeMBer算法的序贯蒙特卡洛实现,在粒子预测后利用风险函数和评估函数计算粒子风险值,并用评估结果更新粒子权值。避免了计算似然函数且不依赖量测噪声的概率分布。仿真表明:与SMC-CBMeMBer算法相比,RE-CBMeMBer算法具有更好的实时性,特别是当量测噪声分布未知时,具有更高的跟踪精度和稳定性。     

变结构多模型估计第Ⅱ部分——模型集合自适应

变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。     

必须重视打多管火箭炮的研究(下)

Ｍ２７０式２２７毫米多管火箭炮,是美陆军高技术常规武器中射程最远和威力最大的面射武器。本文着重研究分析其编制、武器性能和作战使用等方面的特点,并提出了相应的对策。     

一种提升树算法在网络故障关联分析中的应用

针对移动网络故障反馈与故障分类的准确率问题,提出一种基于k-NN的多分类器提升树算法,该算法采用k近邻对特征向量空间划分,结合adboost误差函数和迭代算法,实现多分类器决策判别,并利用R语言可视化方法的关系数矩阵提取和筛选出投诉/故障映射主属性,进而建立基于基站退服、覆盖盲点、非网络原因3类故障投诉关联分析及预测模型。实验结果表明,与C50决策树、RIPPER分类规则及SVM比较,在网络故障关联预测方面新算法的分类准确率提升约2%～10%。     

国外运载工具“集成电力系统”发展及其启示

现代飞行器电力系统是除发动机动力系统以外最为关键的一个系统,欧美等发达国家竞相在运载工具独立电力系统这一领域展开研究,催生了飞行器"集成电力系统"的出现与快速发展,成倍提升了飞行器的使用效能及安全可靠性。而我国在飞行器电力系统的发展论证及升级换代上尚没有形成清晰明确的导向。文章通过援引分析国外相关领域发展现状,对我国开展飞行器电力系统研究以启发。     

对空防御态势分析中敌平台战术任务识别方法

针对传统战术任务推理方法难以处理对抗性意图存在欺骗行为的问题,通过变换态势分析人员视角,以敌方指挥员角度建立了基于作战效能最大化的单平台战术任务推理模型。模型首先根据对空防御战场态势构建了执行各战术任务的效能评价指标及其优势函数;进而将此多平台战术任务推理转化为多目标优化问题,并通过连续Hopfield神经网络优化算法对该问题进行求解。最后通过仿真实验对推理模型的可行性与有效性进行了验证。     

美国航母航渡过程中的飞行作业优化

在美国航母航渡过程中,舰载机飞行作业优化的主要目的是决定舰载机的弹射和回收顺序,一方面使防御态势最优,同时确保航母能在指定的时间内抵达目的地,舰载机飞行作业优化还需要考虑其他限制条件,包括环境条件和军事判断等。在进行飞行作业优化时,关键概念之一是飞行作业周期,舰载机从离开航母到完成一项任务后返回母舰附近,为一个周期。在这个周期的末期,舰载机可以选择着舰,也可以选择在空中加油,当舰载机再次离开航母的时候,就已进入了下一个周期。在航母航渡过程中,舰载机飞行作业逐波次