支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

基于定位原理的雷达与ESM航迹关联算法

雷达与ESM传感器的数据关联是典型的异类传感器数据关联。将交叉定位原理引入到航迹关联算法研究中,将定位原理与统计双门限航迹关联思想结合起来,提高了正确关联率。最后,对该算法进行仿真实验,证明了该算法的正确性和有效性。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。     

基于事件的系统可靠性参数仿真算法

介绍了可以用扩展可靠性框图表示的系统的可靠性参数的仿真算法。首先,对扩展可靠性框图进行了介绍,提出了利用树状结构来描述扩展可靠性框图的结构。其次,对基于扩展可靠性框图的系统行为进行了分析。然后,依据离散事件系统仿真思想,分别给出了计算可修系统可靠性参数的仿真算法与不可修系统可靠性参数的仿真算法。最后,给出了计算实例。该仿真算法不仅可以对状态独立系统进行可靠性参数计算,而且可以对具有冷储备关系以及冷储备嵌套关系的状态相关系统进行可靠性参数计算,具有很强的通用性与实用性。     

多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器决策方法

针对大型舰艇或舰艇编队机动性能差,且单枚声诱饵对抗效果差等问题,分析多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器使用方法,通过舰艇、声诱饵和水下声自导航行器间的运动几何关系,建立多枚声诱饵协同对抗数学模型,利用蒙特卡洛仿真对比分析纯机动、使用单枚声诱饵和多枚声诱饵不同对抗决策方法对水下声自导航行器捕获概率的影响,证明所提方法正确有效。     

区间数与灰决策的作战效能评估模型

针对作战效能评估过程中评价指标值同时存在精确数、区间数和语言类模糊数的情况,引入区间数与灰决策原理,提出了一种基于区间数与灰决策的作战效能评估模型。结合案例分析,对模型合理性进行验证,结果表明,该模型能够真实地反映武器装备作战效能的综合评估值。     

本体驱动的多分辨率联邦一致性维护方法

传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。     

多爆炸成型弹丸性能参数灰关联分析

为了获得各参数对多爆炸成型弹丸毁伤性能的影响程度,以EFP速度和MEFP发散角为参考序列,以药型罩和装药参数为比较序列,运用灰关联理论对影响MEFP毁伤性能的参数进行了灰关联分析。在此基础上,应用灰关联分析结果完成了MEFP战斗部优化设计。结果表明:在较少样本空间前提下,采用灰关联理论可以分析获得影响多爆炸成型弹丸毁伤性能的各因素主次关系,而且经过优化后的MEFP战斗部,大大地提高了EFP的集聚性和毁伤性能。     

MRO系统动态维修策略的建模与优化

在MRO系统中,随着对精益维修要求的日益提高,提出一种计算设备维护维修的最小平均费用率的模型。此模型是利用接收到的监控信息确定设备退化模型,设定退化模型动态预防性维修阈值,根据维修成本最小的原则动态选择最佳的预防性维护阈值和最佳的预防性维护时间。并计算各种不同参数下符合伽玛分布的退化模型的最小平均费用率,结论证明该模型的正确性和有效性。     

基于灰色系统理论的目标方位估算及应用

针对潜艇作战过程中依据目标方位变化判断战场态势的军事需求,根据灰色系统理论,以实测目标方位序列为原始数据,建立GM(1,1)模型,深入挖掘其内在规律性,对目标方位序列的变化趋势进行科学分析,并估算未来时刻目标方位,用于战术态势判断、检验目标运动要素解算和战术绘算的准确性,以及干预目标运动要素解算,以期望利用有限的数据,获得最大限度的信息,为潜艇指挥员提供决策支持。