基于矩阵的C4ISR系统结构设计评价

主要目的是提出两种矩阵方法对C4ISR系统结构进行评价.其中邻接矩阵法用于评价C4ISR系统之间的互连互通性,对于评价规模较大、结构复杂的系统结构较为适用;模糊矩阵法用于评价系统之间的相似性,通过科学的评价指标体系消除系统之间的冗余.这些方法是当前主流的经验评价方法(如ATAM方法)的有效补充,具有一定的科学性和合理性.最后分别给出了两种方法的一个应用实例,体现了其在工程实践上的价值.     

基于最优传递矩阵层次分析法的改进及应用

揭示了基于最优传递矩阵而建立的改进层次分析法（IAHP）产生误导的原因,将IAHP方法与“贴近度”概论结合使用,采用新的一致性检验方法,简化了层次分析法的计算过程。     

基于改进的BP算法的舰载C4I威胁判断模型

为解决传统舰载C4I威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰载C4I威胁判断模型,将神经网络引入舰载C4I系统,提出了基于BP神经网络的威胁判断模型,并对BP算法进行了改进;通过Matlab仿真计算,结果表明该方法计算速度快、精度高.     

整环上不定方程组的通解公式及其应用

借助Z上矩阵A∈Mm×n(Z)的标准形式D=VAU=diag(d1,d2,…,dq,0,…,0),得到了整环上不定方程组AX=B的通解公式以及矩阵初等变换法.     

基于时滞分割法的具有leakage项时滞的离散型神经网络状态估计

摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件,并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间,使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．     

GPS接收信号中线性扫频干扰的抑制

研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

D-S证据理论在潜艇威胁判断中的应用

简要介绍了潜艇威胁判断原理和D-S证据推理基本思想。针对潜艇水下收集目标信息的特点,引入了D-S证据推理系统分析了潜艇威胁判断中的两个关键性环节。判断目标发现本艇与否、判断目标可能采取的攻防决策问题,在把不确定推理应用于潜艇威胁判断研究上作了初步尝试。     

装备研制方案评估的群决策方法研究

针对装备研制方案的群决策问题,分析了常规决策方法的不足之处,并指出在某些情况下,按照常规的处理思路,可能会将合理的方案当成劣解而无意中排除。提出采用改进的优序法来解决装备研制方案的群决策问题,从而达到提高决策质量的目的,给出了计算实例。