基于CAS/Agent的装甲装备战损模型仿真

针对传统战损模型研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴CAS(Complex Adaptive System)理论的建模思想,引入ERA(Environment-Rules-Agents)方案建立战损模型。在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT(Cross Target)算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程。该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性。     

弹着时间可控的机动目标多弹协同制导律

针对机动目标的多导弹齐射攻击,运用最优控制和卡尔曼滤波理论探索机动目标下弹着时间可控制导律问题。设计了一种最优弹着时间可控的制导律,它由指定弹着时间和预计弹着时间的误差作为反馈信号与传统比例制导律结合推导得出,称之为弹着时间可控制导律（Impact-time-control Guidance Law,简称ITCG）,同时利用卡尔曼滤波估计了目标加速度。通过对作战模型情况的仿真,可以看出这种新型的制导律应用于引导多发导弹以指定时间同时攻击目标时的有效性和可行性。     

基于方位量测的舰艇对潜定位技术研究*

结合舰艇拖曳线列阵声纳实际搜潜装备,利用舰载线列阵声纳测得的潜艇目标方位信息,建立了基于方位量测的舰艇对潜艇目标定位的数学模型,给出求解潜艇运动参数的定位算法,并对定位误差进行了分析,在定位模型及算法的基础上,仿真研究了潜艇与舰艇之间的初始距离、舰艇测得潜艇目标初始方位角、潜艇航向等因素对定位性能的影响,给出仿真结果并进行了分析,该结果对于指导实际反潜具有一定的实用价值.     

基于方位变化率的目标运动分析

目标方位变化率对运动要素解算有着重要的影响.但不同目标运动要素(目标距离、航向或速度)的求解精度,对目标的方位变化率又有着不同的要求.从确定性算法入手,进行了方位变化率对目标运动要素解算精度影响的理论分析,并通过仿真计算验证了理论分析的正确性,证明了该理论具有一定的应用价值.     

重型鱼雷的机动搜索及机动搜索弹道架构

针对潜射重型鱼雷在技术性能上的大幅提高和智能化作战的需要,在提出并分析鱼雷机动搜索概念和机动搜索时机的基础上,研究了远程重型鱼雷实现机动搜索在弥补发射平台目标定位误差、鱼雷发射后目标的有意机动和适应点对域攻击战法转变等作战环节中的必要性,构建了重型鱼雷机动搜索弹道的技术框架.     

基于改进粒子群算法的联合火力打击目标分配研究

针对联合火力打击目标分配涉及影响因素多、存在大量参数和变量的特点,建立了联合火力打击目标分配模型,采用改进的粒子群算法探讨了目标最优化分配问题。对粒子群算法中解空间存在的可能解进行编码,将可能解进行交叉、变异和选择操作得到新的粒子个体,不断迭代,从而得到可行的最优解。通过对一个作战想定的多次仿真,进一步表明了算法的可行性和有效性,为指挥员科学决策提供了依据。     

基于模型概率的自适应交互式多模型算法

传统的交互式多模型算法中过程噪声协方差矩阵固定,不能很好地适应实际目标不同程度的机动。采用匀速和转弯运动模型集合,提出了一种基于模型后验概率的自适应交互式多模型算法。通过后验概率来自适应调整各模型中的系统过程噪声协方差矩阵,进而提高模型同系统运动模式的匹配程度;结合防空作战机动目标跟踪要求,通过典型目标机动仿真,同标准交互式多模型算法进行比较,验证了该算法的合理性和有效性。     

对口支援稳步起航

3月29日至30日,全国对口支援新疆工作会议在北京召开,会议动员全国19个省市对口支援新疆和兵团,确保新疆和兵团实现全面建设小康社会目标。在新疆和兵团改革发展稳定进入又一个关键阶段时,中央决定今年上半年召开新疆工作座谈会,将就新疆跨越式发展和长治久安作出重大决策部署。新疆工作座谈会后,各项加快新疆和兵团发展的政策措施将相继出台,全国对口支援新疆和兵团工作也将掀起高潮。目前,对口援疆、对口支援兵团的工作正全面启动。为此,本刊特开辟＂对口支援在兵团＂专栏,大力宣传中央对口支援兵团和即将召开的新疆工作座谈会的重要意义,全面宣传中央推进新疆和兵团跨越式发展的重要决策,深入宣传兵团各级贯彻落实中央重大决策的新举措、新成效,充分报道承担对口支援省市在工作中的先进事迹和典型经验。     

抓好五项工作 加快科学发展

兵团党委六届三次全委(扩大)会议召开后,农三师、图木舒克市党委通过党委中心组学习、干部大会、举办专题培训班,安排部署贯彻落实会议精神的举措;围绕做好《团场章程》实施工作,明确2010年经济社会发展目标,展开了深入的学习和探讨,坚定了科学发展、加快发展的信心和决心。     

面向多目标拦截问题的协同任务分配方法研究

针对多枚空空导弹攻击多架飞机的作战场景,研究集群协同的多目标任务分配,实现对多架飞机的拦截.针对战场环境高动态、高复杂性的特点,采取基于灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)的实时任务分配方案.为解决灰狼优化算法容易陷入局部最优、易早熟的问题,提出了两方面的改进策略:一是优化种群,以佳点集...