军队后勤物资联合采购的联盟规划方法研究

关注军队后勤物资采购模式的发展,研究网上联合采购这种新型的采购方式。在分析了目前军队后勤物资采购现状的基础上,首先介绍一种多Agent中介系统主导的联合采购市场模型IMASCPM,然后针对各单位具有多样化、个性化复杂需求关系的组合购买问题,给出一种后勤物资联合采购的联盟规划算法,对其算法复杂性进行了分析,并与国外相关研究进行了比较。     

基于证据组合的直觉模糊群决策方法

对于属性权重已知,属性值以直觉模糊值形式给出的多属性群决策问题进行了研究,提出了基于证据理论的直觉模糊群决策方法。首先在计算直觉模糊值相似度的基础上,并考虑专家的信任度,给出了专家基本概率分配函数的计算方法。然后基于证据组合理论合成对单个属性以及综合属性的决策群体基本概率分配函数。通过计算方案效用值,来进行方案的排序。通过一个算例说明了该方法的有效性。     

基于多分辨率的空军作战仿真建模研究

多分辨率建模技术是近年来建模与仿真领域研究的热点之一。首先分析了空军作战仿真面临的新挑战,指出多分辨率建模技术是解决现代作战仿真的有效方法;再在解析多分辨率建模相关概念的基础上,分析了空军作战仿真多分辨率建模的必要性;最后,采用面向实体的分析方法给出了空军作战仿真模型体系,并对模型聚合解聚问题进行了分析。     

基于三角模糊数的登陆点选择模型

针对登陆点选择的特点,对登陆点选择步骤进行分析,确定影响的四个基本因素,利用三角模糊数型多属性决策方法建立登陆点选择模型。与层次分析法相比,此算法时更能突出登陆点选择时,指挥者对登陆点的偏好所影响登陆点选择的基本因素值只能大概给出,基本因素之间的权重信息也不能完全确知的特点,通过计算机编程,此模型能够快速地实现对登陆点的排序选优,为指挥员提供辅助决策。     

多分辨率建模在联合作战仿真中的应用研究

针对目前联合作战建模与仿真中存在的困难和问题,运用多分辨率建模(MRM)方法对其进行了探索研究。对联合作战的作战要素、仿真映射结构进行了分析,探讨了多分辨率建模的主要方法,提出了联合作战仿真的体系结构,并设计了基于多分辨率建模的联合作战仿真模型框架。     

多输出性能下的重要性测度指标及其求解方法

针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。     

航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。     

低错误平层数列分割移位低密度奇偶校验码构造算法

为降低LDPC(低密度奇偶校验码)码错误平层,提出一种基于环分类搜索的APPS-LDPC(数列分割移位的LDPC)码构造算法。该算法具有码长、码率和列重的任意可设性,同时该类码的Tanner图围长至少为8。循环移位因子可以通过简单的代数表达式描述,从而降低内存需求。仿真结果表明,当误码率达到10-5时,APPS-LDPC码(496,248)相对于PEG-LDPC(渐进边增长LDPC)码获得了约1.9 d B的性能提升;随着信噪比的升高,两条译码性能曲线之间的差距将更大。此外,列重为3的APPS-LDPC码(6144,5376)在信噪比4.6 d B以后并未出现明显的错误平层。该构造算法与PS-LDPC码相比,在误码率达到10-8时大约获得0.25 d B增益;与围长为4和6的PEG构造算法相比,在错误平层区域其译码性能极优;同时相较于此两者,其构造复杂度和耗时也展现出一定优势。通过基于Tanner图的诱捕集分析方法,统计APPS-LDPC码(496,248)中由8环组成的部分小型诱捕集并不存在,从而证明了其错误平层降低的原因。     

平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

双天线干涉SAR系统无控制点场景的高精度参考相位快速估计算法

为解决无控制点场景参考相位的快速估计问题,对影响参考相位的因素进行理论分析,给出参考相位与影响因素的解析关系式。结合系统参数进行仿真分析,分析参考相位对高程误差的影响。根据分析结果,结合外部粗精度高程数据、滤波后的干涉相位及相干系数,提出高精度参考相位快速估计算法,并给出算法详细实现流程。对实际机载双天线干涉合成孔径雷达系统获取的数据进行处理,结果表明:算法在文中的系统参数下可以达到优于2 m的相对高程精度,处理4096×6560像素的数据块时,参考相位估计速度至少增大20倍。