基于群集的多机器人编队控制

利用图论表示机器人编队模型,用改进的邻接矩阵表示机器人之间的位置关系,用人工势场法对多机器人编队群集运动进行控制,改进的控制律可以使多机器人达到希望的队形,并共同以预定的速度行进。然后用李亚普诺夫稳定性理论进行分析,得出在此控制律下的多机器人系统可以进行稳定的编队群集运动。     

多参数捷变雷达快速MTD算法

相比于传统的脉冲-多普勒体制雷达,多参数捷变雷达具有十分优秀的抗干扰能力,这使得其在复杂电磁环境下被广泛应用。然而,脉间参数的变化会严重破坏回波脉冲的相干性,导致动目标检测（moving target detection,MTD）等相干处理难以实现。针对以上问题,提出一种针对多参数捷变雷达的快速MTD算法。该算法对多参数捷变信号进行建模和稀疏表示,采用快速傅里叶匹配追踪（fast fourier matching pursuit,FFMP）对回波信号进行重构以实现MTD。仿真结果证明了本方法的有效性、优越性以及该方法在运算量上的优势。     

网络中心战条件下舰艇编队武器系统可靠度分析

利用可靠度模型对网络化条件下舰艇编队跨平台组织武器通道的可靠度进行了分析。分析表明,在网络中心战条件下舰艇编队武器系统的可靠度有了大幅度的提升。     

驱护舰编队防空火力分配决策模型研究

驱护舰编队防空火力分配的确定和优化是最大限度地发挥驱护舰编队的整体作战能力的关键。为了高效地发挥驱护舰编队火力优势,用运筹学理论建立了驱护舰编队防空火力分配决策问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点,并尝试运用粒子群优化理论(PSO)求解该模型。实例计算分析表明,所提出的方法较好地解决了驱护舰防空火力分配决策问题,为舰艇编队指挥员进行防空火力分配决策提供了一种有效的参考处理方法。     

基于粗糙集-神经网络编队协同空战决策系统

为了提高空战决策的实时性和准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了应用SOM网络-粗糙集-BP网络集成进行编队协同空战战术决策的方案:应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值;利用粗糙集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上;在这个子空间上用BP网络进行逼近.2:4编队空战实例仿真结果验证该方案的可行性,在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它空战决策系统.     

基于异构多联邦的舰潜联合仿真系统研究

在已有的水面舰艇和潜艇装备应用研究系统的基础上,通过整合仿真资源、统一仿真标准构建舰潜联合仿真实验系统。探讨了联合仿真实验系统的主要功能及框架结构;阐述了开发联合仿真实验系统所面临的关键问题及其解决办法。最后实现了水面舰艇和潜艇装备应用联合仿真实验系统,并采用一个典型的编队防潜作战想定验证了系统的优越性,为未来海军多兵种联合作战仿真实验奠定了坚实的基础。     

基于改进MPC的分布式大间距多车编队控制研究（上）

针对多车辆系统大间距编队控制问题,设计了一种分布式的改进模型预测控制（MPC）方法。建立二阶2自由度非完整约束模型及基于领航跟随法的编队模型。修正线性化展开点,优化MPC预测模型,提升系统保守性,增强实时轨迹跟踪性能。通过滚动优化完成编队控制。仿真实验结果验证了所提控制方法的有效性与可靠性。     

军民融合式国防动员法律体系的改革与重构

目前,我国国防动员法律制度没有形成完整的体系。推进军民融合式国防动员法律体系建设,应按照军民融合式发展战略规划,根据军融于民（国防动员的准备阶段）、军取于民（国防动员的实施阶段）,军还于民（国防动员的复原阶段）三个不同阶段的动员特点,按照法学的逻辑规律,改革与重构国防动员法律体系。     

基于FOCUSS改进算法的DOA估计方法

传统的DOA估计方法不能有效分辨相干源目标;稀疏重构方法能够处理相干源的DOA估计问题,但现有稀疏重构方法大都是针对无噪声或仅存在观测噪声系统提出的,估计性能有待提高。对于同时存在观测噪声和模型噪声的多观测量模型,提出了一种基于FOCUSS稀疏重构的改进算法,可鲁棒地处理相干源、非相干源的DOA估计问题,有效提高分辨力和估计精度等估计性能。给出了DOA估计的稀疏信号模型以及新算法的推导过程,仿真实验证明了新算法在与其他算法对比时的优越性。     

黄金水道上的“中国航迹”

正5年,5岁。不知不觉间,中国海军护航已经走过五番花开花落。在经历了媒体炒得火热,世人议论纷纷的"高温炙烤"之后,年复一年的常态化护航,渐渐远离了风口浪尖。人们的视线不再遥望万里之外军舰的影子,不再期望亚丁湾、索马里海域曾被海盗搅得不得安宁的地方传来令人振奋的新闻,甚至在中国军舰第十六次踏上护航的航程时,不再成为中国媒体报道的热点。然而,一个又一个客观的事实摆在眼前,让人不能不重新审视中国海军护航5年的航程,在那背后的是自豪、骄傲、振奋、力量。