组合算法综合决策的装备修理级别优化模型

在现实装备的维修中,针对发生故障的器材需选择经济与高效的维修级别进行维修,但往往这一问题受诸多因素的影响。为此,结合现有的成果,从定性和定量的角度,利用决策流图法给出了某型装备器材的多级维修流程,并分别构建了包含经济性和非经济性指标在内的多目标优化模型,利用TOPSIS和遗传算法的组合算法对模型进行求解,确定最优决策方案,最终通过实例仿真验证了方法的良好效果,为装备的维修保障提供了参考。     

武器-目标分配(WTA)问题研究进展

对武器-目标分配(WTA)问题的研究现状与进展进行了总结与述评.介绍了WTA问题的概念、基本模型、数学性质以及WTA问题研究的基本内容.目前WTA问题的研究内容主要集中在模型研究与算法研究两个方面.模型研究以静态模型的研究为主,但动态模型的研究还不够深入;算法研究则主要采用智能算法对WTA问题进行求解.目前基本上已经解决了小规模的静态WTA问题,但尚未有效解决大规模的动态WTA问题.     

基于本体的仿真服务定制与组合

为实现快速构建仿真系统,提出了面向服务的仿真开发模式,基于本体和Web服务进行仿真服务的定制与组合。给出了本体、仿真服务等基本概念,详细定义领域本体、需求本体和服务本体;提出了仿真服务定制模型及系统框架;分析了需求目标与仿真服务之间存在的逻辑关系,并确定了服务定制的一般过程。基于网格工具集初步实现了仿真服务定制和组合系统,验证了上述方法的可行性。     

组合导航系统的神经元信息融合模型

提出了一种基于神经元状态融合的组合导航系统信息融合模型 ,给出了神经元融合权重在线自适应学习算法。将该模型应用于车载SINS/GPS组合导航系统 ,通过仿真计算和实验室静态组合导航实验 ,验证了该信息融合模型及融合权重在线自适应学习算法在实际应用中的有效性和可行性。     

级联SINS/GPS系统的相关卡尔曼滤波

针对级联式 SINS/ GPS导航系统中组合滤波器的测量噪声与系统噪声的相关问题 ,提出了一种相关程度未知条件下的估计量最优融合算法 ,并由此得到了一个顾及噪声相关性的卡尔曼滤波新算法。通过对一套 SINS/ GPS数据的计算 ,证明了新算法是成功的     

车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统的研究

研究了GPS/DR/DM组合导航系统在车辆兵器上的应用,通过分析GPS(GlobalPositioningSystem)和DR(Dead-Reckoning)各自导航、定位的原理及特点,以及DM(DigitalMap)的特点,设计了一种新型的低成本车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统,并且用自适应的扩展卡尔曼滤波器对组合系统进行了仿真实验,证明了本系统的可行性。结果是车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统无论从精度还是可靠性来说较常规的导航系统都有明显的改善和提高,充分说明GPS/DR/DM组合导航系统是一种很有应用前景的车辆兵器导航系统。     

一种组合预测模型及预测值的模糊分级

基于多元线性回归模型及ＧＭ（１,ｎ）模型,给出了一种组合预测模型,进行了组合预测的精度分析及预测值的等级分类,并讨论了其在实际问题中的应用．     

基于打击链的智能武器风险分析与控制方法研究

打击链是分析武器和系统等作战要素有效性的一种方法.针对当前智能武器概念缺乏一致定义的问题,本文提出了基于打击链作战方式的智能武器判定方法.针对智能武器认定困难引发的军控措施争论,分析了智能武器两方面的失控风险:人失去对自主武器的控制权与自主武器本身存在不可控因素和缺陷;以及智能武器的问责困境:如何在指挥者、编程者与智能...     

GPS/INS全组合制导火箭弹姿态仿真研究

建立了状态变量为15维的组合系统动态方程,对运用GPS姿态测量系统的GPS/INS组合导航系统进行了分析,得出了增加不同种类的外部导航信息观测量将有效提高惯导系统误差修正能力的结论.应用卡尔曼滤波方法对GPS姿态测量系统信息对惯性导航系统的误差修正能力进行了仿真.仿真结果表明,GPS姿态信息的引入可以大大提高制导火箭弹的航向测量精度,能较好地改善INS的导航性能.     

基于层次分析法的军队油料消耗组合预测模型

在军队油料消耗预测中以直线趋势外推预测法、季节指数预测法和灰色预测法构成组合预测模型,以此为基础引入层次分析法来确定各自权重,按各项预测的重要程度求出组合预测结果。组合预测结果精度较高,并且通过对该组合预测模型中的判断矩阵灵活调整,从而可得到一组适合对应单位的油料消耗组合预测权系数,具有良好通用性,在部队中具有较好的推广价值。