基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

防空兵群服务概率的仿真分析

采用计算机仿真的方法计算防空兵群的服务概率,建立了防空兵群服务概率仿真的数学模型,用面向事件的仿真时钟推进方式,对防空兵群服务系统的服务过程进行了仿真,得出了防空兵群服务系统对给定强度空袭目标流的服务概率,对指导防空作战决策和相关理论研究具有一定的参考价值.     

通信对抗群自动化指挥控制系统的设计与实现

通信对抗群自动化指挥控制系统用于战术层次,是自动化指挥系统的分系统。主要分析了群自动化指挥控制系统的功能,总结了一种基于无线网络平台的实现方案,最后给出系统工作的整体流程。     

基于改进的PSO算法解决雷达网布站优化问题

雷达网布站优化是电子对抗仿真的重要组成部分,雷达网布站是否合理直接影响雷达网作战效能.而常规优化算法相对复杂,易陷于局部最优解.针对这一问题,提出适用于解决雷达网布站优化问题的改进粒子群优化算法,并且将所提出的算法与遗传算法进行了比较.仿真结果表明,与遗传算法相比,在相同的条件下,改进粒子群优化算法具有精度较高且不易陷入局部最优解的优点,较好地解决了静态条件下雷达网布站优化问题.     

美军第4心理战群的发展研究

本文考察了美军唯一的现役心理战部队——美军第4心理战群的发展历史,阐述了其现行的编制、主要任务、教育训练等方面的情况,对其在近期几场局部战争中的心理战实践进行了经验总结,并对其未来的编制改革、心理战装备投入及与信息战的集成等方面的发展趋势作了分析探讨。     

把预备役部队和民兵防空力量建设统合起来

胡锦涛主席指出:基于信息系统的体系作战能力成为战斗力的基本形态.这一重要思想深刻揭示了信息化条件下战斗力生成和发展的规律,是科学发展观在军事领域的具体运用.     

幂零群和π－正规化子

有限群的结构与其子群的性质间的关系问题是群论的一个重要研究方向,通过群的极大子群、正规子群、半正规子群等对该群进行研究,已有一系列结果,将先用群G的p-Sylow子群P及其极大子群去研究群的结构,得到G是幂零群的一个充要条件,然后给出了π－正规化子的定义,讨论了它的一些性质,得到了π－正规化子的一些结论。     

电子干扰对防空群射击指挥决策的影响分析

描述了电子干扰对防空群射击指挥决策的影响,建立了通信阻塞、假目标和干扰机与防空群抗击率之间的数学关系,给出了几点有益的结论。     

基于改进强化学习的多无人机协同对抗算法研究

多无人机的作战协同研究内容主要包含飞行协同、侦察协同及干扰协同,随着无人机数量及协同决策内容的增加,多智能体强化学习模型的状态空间及动作空间维度呈指数增长,多智能体强化学习算法在训练中不易收敛,协同决策水平难以得到显著提升。采用并对多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法原理进行模型构建,在此基础上提出了一种选择性经验存储策略的多智能体深度确定性策略梯度(SES-MADDPG)算法。该算法通过设置回收存储标准以及选择性因子,对进入经验池的经验进行选择性存储,以缓解奖励稀疏的问题。仿真实验表明,在保证算法时间复杂度的前提下,SES-MADDPG算法比其他强化学习算法有了更好的收敛效果,相较于MADDPG算法,任务完成率提高了25.427%。     

面向预警监视任务的雷达组网智能化资源调度

针对当前预警监视任务中雷达组网资源调度方法难以与太空目标数量井喷式增长、太空武器多样化发展的趋势相适应,而资源调度具有场景复杂、计算量大、精度要求高等特点的问题,在对反导预警与空间目标监视2类任务中资源调度原则分析的基础上,引入层次分析法与人工智能算法对资源调度问题进行求解,在任务和雷达2个层面实现了面向预警监视任务的雷达组网智能化资源调度。在任务层面,基于层次分析法对任务优先级进行了划分,为面临多个任务冲突时的任务优先选取提供了解决途径;在雷达层面,通过构建2类任务场景下的资源调度模型,在模拟退火算法和粒子群算法的基础上进行改进,提出了面向目标分配排序作业的模拟退火混合离散粒子群算法,对资源调度方案优化中的计算时间、资源节省率、算法合格率等3个指标进行了提升,有效提高了预警监视任务中雷达组网的探测效能。