超声速无尾飞行器最小阻力增量控制分配方法

针对超声速无尾飞行器操纵面冗余度高、舵效非线性强、超声速巡航阻力大的问题,提出了一种最小阻力增量控制分配方法。在增量非线性控制分配框架下对超声速无尾飞行器的控制分配问题进行重构,然后在操纵面幅值与速率约束下,构建增量形式“分配精度-阻力”混合优化目标,并使用有效集二次规划求解,形成了一套完整的最小阻力控制分配方法。在超声速巡航条件下进行仿真,结果表明该方法可有效分配虚拟控制指令,减小飞行阻力。     

无源雷达杂波抑制与相干检测的联合优化处理

杂波抑制和相干检测是外辐射源雷达信号处理的两个关键环节,针对扩展相消批处理杂波对消算法和基于分段的多普勒谱分析的运动目标相干检测方法存在重复分块和冗余计算的问题,提出了扩展相消批处理算法与基于分段的多普勒谱分析方法的联合优化算法,推导了它们的数学原理,给出了分段数及滤波器阶数的设置方法。仿真结果表明,该方法在取得较好杂波抑制效果的同时,降低了系统整体的运算量。     

并行程序中同步瓶颈的检测和优化方法

针对并发程序中锁的不当使用可能导致性能瓶颈的问题,提出检测和优化并发程序中同步瓶颈的方法IdeSync。IdeSync使用静态分析方法获取同步方法和同步块,构建静态同步依赖图,采用基于执行路径的动态分析技术进行同步依赖关系分析,构建同步依赖图。为了暴露性能瓶颈,在同步依赖图上通过增加程序工作负载的方式,监测临界区的性能变化,并针对检测到的同步瓶颈给出优化建议。在实验中通过HSQLDB、SPECjbb2005和RxJava等12个大型实际应用程序对IdeSync的有效性进行验证,共检测到72个同步瓶颈,根据优化建议进行优化后程序性能均有所提升。实验表明,IdeSync能够有效地检测和优化同步瓶颈。     

基于改进NSGA-II算法的多目标无人机路径规划

路径规划是无人机自主智能飞行的关键技术之一。以路径长度和受威胁程度为优化指标,提出无人机路径规划的多目标优化模型。为找出一组分布多样化的最优路径,提出改进的NSGA-Ⅱ算法,该方法在经典智能多目标优化算法NSGA-Ⅱ的基础上,引入增加、删除算子使规划的路径能避开威胁区、引入最大拐弯角约束缓解变异操作导致的航路突变、引入混合目标空间和决策空间信息的新型拥挤距离算子提高路径的多样性。仿真实验表明,对比NSGA-Ⅱ和传统的GA算法,改进的NSGA-Ⅱ算法能够有效找到一组收敛性好且分布多样化的路径。     

基于时段优化拼接的多传感器协同探测任务规划

针对存在信息保障时间等约束的多传感器协同探测问题,提出一种基于时段优化拼接的多传感器协同探测任务规划方法。将作战过程中多个时间段上的传感器-目标分配问题,转化为“传感器-目标”空间上的传感器工作时段优选与拼接问题,在满足传感器资源限制、对目标探测连续性、传感器接力探测交接班过渡时间等约束下,生成多传感器协同探测计划,使对各目标的探测时段满足信息保障时间要求。在假设的条件下,验证提出的方法,结果表明该方法生成的多传感器协同探测计划满足各项约束,且有助于快速规划多传感器的协同探测任务,方法有效。     

空中目标威胁的ABC-RVM评估方法

为改善防空作战中对空中目标威胁的判断决策能力,提出了一种基于蜂群（ABC）算法和相关向量机（RVM）的空中目标威胁评估方法。从防空作战的实际出发,依据数理统计分析构建空中目标威胁指标体系;采用ABC算法优化多核RVM的相关参数,构建空中目标威胁评估模型。仿真分析表明,该方法是一种精度较高的空中目标威胁评估方法,在各项精度指标上均优于单一Gauss核或单一Sigmoid核的RVM方法,从而证实它的有效性和可行性。     

国防经济资源扩张的途径与优化配置

文章引入国防经济资源当量的概念,探讨了国防经济资源扩张的途径及其优化配置,分析了我国国防经济资源发展存在的问题,提出了我国国防经济资源发展的路径和趋势。     

成飞公司全员参与管理创新

2009年,中航工业成飞公司首次提出了管理创新“腾飞计划”,划分”战略梳理、组织变革”,“流程再造、建章立制”,“工艺优化、精益优质”,“系统集成、综合协同”和”模式再造、文化统领”等五个阶段。从那时起,成飞连续举办了“管理创新月活动”,强化了“系统思考,协同创新”的理念,     

院校体制编制调整中的资源优化配置

面对武警新一轮院校体制编制调整,如何优化资源配置,有效规避各种风险,是当前院校需要重点解决的课题。通过调查研究,总结分析了人、财、物等院校资源在体制编制调整中面临的风险,有针对性地提出了人力、财力和物力资源优化配置及规避风险的途径、方法和措施。对于提高资源使用效益,促进院校体制编制调整顺利推进,具有积极的指导和借鉴意义。     

基于最小最大决策的三站时差定位布阵优化

提出了一种基于最小最大决策的三站时差定位布阵优化方法,以提高系统对目标区域的整体定位精度。应用基于最小最大决策的最优化理论,建立布阵优化问题的数学模型。该模型以三站坐标为决策变量,以目标区域的最大水平定位误差最小为目标函数,然后运用基于最小最大决策的最优化算法,求解模型的最优解,并将此最优解作为三站时差定位系统的最优布阵。仿真结果与理论计算一致,验证了这种布阵优化结果的最优性。