随机需求下供应商主导的多轮次协调模型

针对随机需求下供应链的供销订购冲突问题,提出一种基于Stackelberg主从对策的供应链多轮次协调订货机制,供应商作为主方制定批发价,零售商作为从方以最优订货量和零售价响应,供应商和零售商进行多轮次自主协调。利用粒子群优化算法和遗传算法对该模型进行仿真计算,仿真结果表明:批发价让步策略可以提高整个供应链的利润,验证了粒子群算法在最优解、求解速率和稳定性方面比遗传算法均要更优。     

舰炮身管的模态分析与多目标优化

舰炮的炮口扰动是影响舰炮射击精度的重要因素。为了减少舰炮的炮口扰动,优化身管结构,建立了柔性身管的ABAQUS有限元模型,将有限元模型的模态计算值与模态试验值进行比较,发现建立的柔性身管有限元模型是合理可行的。提出了混沌量子粒子群算法与动力学联合优化的方法,进行身管和炮口的多目标优化。优化结果表明,优化后炮口中心的线速度、角速度和角位移与优化前相比显著减小,身管质量有所降低,结构更加合理,该优化方法有效可行,为下一步全炮总体优化设计提供了一定的借鉴。     

一种改进型PSO-BP算法在红外目标中的应用

为了降低伪目标引起的误检,提高系统在复杂环境中的目标识别能力,设计了一种改进型粒子群优化BP神经网络算法。改进型PSO-BP算法利用红外目标光谱特性设置粒子变异规则,从而调整粒子位置与速度,提高目标特征提取性能。同时,算法将权值变为权值可调函数,降低局部极值收敛的风险。实验采用Model-102F型成像光谱仪采集的目标区域图像作为样本与检测数据,与传统BP算法作对比,分别选取对不同特征波长位置及个数的形式对目标和伪目标进行识别分析。结果显示,改进型PSO-BP算法可以有效消除伪目标干扰,同时,其收敛速度明显优于传统算法。由此可见,该设计在复杂背景红外目标识别方面具有一定的应用价值。     

利用复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测方法

针对平面阵列雷达群目标检测问题,以矩形阵为例,详细分析方位向和俯仰向复单脉冲比虚部的统计特性;建立平面阵列雷达群目标检测模型,根据恒虚警检测原理推导复单脉冲比虚部的椭圆判决域,并利用复单脉冲比实部辅助判决,综合提出基于复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测算法。针对双目标情形进行仿真实验,结果表明:在较高信噪比、较大角度间隔以及幅度相当且相位差较大的条件下算法能够有效检测群目标。     

降低OFDM雷达PAPR的SLM改进算法研究

正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)雷达信号具有良好的分辨力和较高的频谱利用率,其中基于混沌二相编码调制的OFDM雷达信号由于具有结构灵活、更优的脉压性能和较强抗干扰能力等优点受到广泛青睐,但是在系统中存在的高峰均比问题使得OFDM雷达在实际应用受到限制。针对各载波不同混沌二相编码序列调制的OFDM雷达信号,提出一种基于混沌粒子群的选择性映射(selective mapping,SLM)算法来降低OFDM雷达信号中的高峰均比问题。实验结果表明:相比于传统SLM算法和基本粒子群SLM算法,基于混沌粒子群的SLM算法在降低OFDM雷达信号的峰均比方面具有更好的效果。     

组合建模的海上机动目标群威胁预警方法

根据海上机动目标运动特性,提出用灰色模型与自回归时序组合建模方法构建机动目标运动预测模型.依据此模型对双方火力控制区的变化进行预测,最后给出了海上机动目标威胁预警仿真系统的实现思路.解决了陆基常规导弹对抗海上机动目标群的作战保障工程的部分问题,具有较强的军事应用价值.     

基于代理群的军事自组网拓扑搜索算法

分析现有网络管理模式的基础上,针对军事移动自组网的特点,提出了一种基于动态代理群的网络管理模式,并实现了动态代理群网络管理模式的网络拓扑结构搜索算法,最后对该拓扑搜索算法的有效性、正确性及复杂度进行分析论证.实验证明该算法可以很好地解决节点频繁移动带来的需要实时反映网络拓扑结构的问题.     

走进神秘的俄罗斯海军基地

俄罗斯原是拥有世界上一流海军的国家,前苏联解体后,俄海军建设受到很大的冲击,其海军基地体系也随之瓦解,俄仅接受了原苏联的70％的海军基地。近几年来,俄海军基本完成了海军体系的重建工作。 目前,俄海军拥有三大舰队。即北方舰队、黑海舰队和太平洋舰队。北方舰队海军基地主     

防空兵群射击指挥能力的模糊综合评价方法

射击指挥是防空兵作战指挥的重要组成部分,防空兵群的射击指挥能力,严重影响着整个防空兵群的作战能力。引入模糊评判模型,在分析评价射击指挥能力的各个指标的基础上,对防空兵群的射击指挥能力作出综合评价。