按生产要素分配对军人工资待遇的影响及对策

军人劳动是一种生产要素。军人是其劳动的所有者,有权按贡献索取劳动要素收入。目前我国实行的按生产要素分配的政策,使军人收人同其他劳动者相比呈来源单一、弹性小等差异,特别是非劳动要素收入方面与地方失衡。只有调整军人工资结构,健全增资机制,并对军人职业机会成本、劳动风险及非劳动要素收入进行补偿,才能保证军人劳动要素贡献与所得相符。     

采用PWPF调节器的再入飞行器最优控制分配方法

针对具有反作用控制系统(Reaction Control System,RCS)和气动舵两类控制机构的再入飞行器,提出一种基于脉宽脉频(Pulse-Width Pulse-Frequency,PWPF)调节器的最优控制分配方法。将RCS的输入信号转化为连续变化量,RCS与气动舵的控制分配问题被描述为二次规划问题,并采用有效集方法对其求解。采用离散法和PWPF调节器将优化结果转化为RCS的开关机状态。与混合整数规划问题相比,连续二次规划问题更容易求解,计算速度更快。通过对二次规划问题的重构,该算法能有效地应对故障情况。     

基于贝叶斯混合博弈的空袭火力资源分配决策模型

从博弈论的角度出发研究空袭火力资源的分配问题,针对空袭编队和防空火力单元攻防对抗过程中存在的不确定性、静态性以及动态性,建立基于贝叶斯混合博弈的空袭对抗火力分配模型。通过构造贝叶斯混合博弈树,采用逆向回溯法分别建立不同的博弈分析模型,利用混合粒子群算法求解那什均衡。仿真结果表明:以博弈论为背景研究空袭作战火力分配问题,符合真实的作战坏境,有效性好,有较高的理论应用价值。     

目标网络分层描述与自修复机制研究?

针对目标网络分层建模与自修复机制问题展开研究。首先建立了分层次的作战目标网络模型,在此基础上提出六种维度的指标以评价作战目标网络在攻击前后能力的变化情况;其次,从预警网络层、火力网络层、指控网络层分析探索作战目标体系在遭受攻击后的最优自修复策略;最后,通过模拟攻击实验仿真分析上述自修复机制的可行性。实验结果表明该目标网络的自修复机制相比传统方法,能够更好地发挥剩余节点的作战效能。     

基于粒子群优化的蚁群算法在战场电磁频率分配中的应用

为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰,提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容,并以干扰度最低为目标函数,使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数,作为粒子群位置和速度参数进行初始化,将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素,利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。     

基于改进空战威胁评估模型的权重计算方法比较

针对多无人机(UAV)任务网协同空战态势威胁评估问题,在现有基本模型基础上增加考虑气象环境对威胁评估要素的影响和无人机的自主可靠性系数两个实际因素,提出一种改进的超视距空战威胁评估模型;同时,应用串联电阻分压法、改进AHP法和熵权法分别计算融合模型中各威胁指标的权重系数;进而,在考虑己方战机对敌方战机综合威胁与优势的基础上,介绍了战机协同空战目标分配的基本方案。最后,应用上述3种权重计算方法进行空战威胁仿真计算,计算结果表明改进空战威胁评估模型可有效改善空战决策性能。     

集成系统测试性方案与分配一体化

在装备测试性工程中,总体方案设计与测试任务和指标分解十分重要,但在实践中,一些装备顶层设计不到位,总承制方缺乏有效地监控和管理,导致分承制方的设计各自为政,后续集成设计难以开展;指标分配未能结合总体方案,出现分配指标过高达不到或指标过低没有约束力等尴尬局面。文章针对上述问题,提出了测试性方案与分配一体化设计架构,认为:测试性分配需综合考虑系统集成性以及下级单元的技术特点和能力,予以"视情分配";对一些故障的测试可由总承制方考虑,包括对系统集成故障以及组成单元中难以自测的故障;当测试性方案把这些测试任务明确下来,分配时就只需考虑剩余故障的测试。文章最后给出了考虑系统级测试性方案的测试性分配方法,并用案例检验了方法有效性。     

基于Epsilon-Nash策略的动态武器-目标分配方法

在大型任务规划软件的作战单元任务分配中,搜索零和博弈问题的纳什均衡点是求解任务分配的一种有效的方法。然而,纳什均衡点在决策中并不一定总是存在且唯一,这造成了纳什均衡策略在实际使用时具有较大的局限。通过采用Epsilon-Nash策略克服这种局限,并将其应用于自主空战任务规划系统中,通过仿真实验,证实Epsilon-Nash策略具有近似于纳什策略的效果。     

基于裂变自举粒子滤波的空中目标跟踪处理研究

针对基本粒子滤波算法中的贫化现象,采用裂变自举粒子滤波算法,该算法对大权值的粒子进行裂变繁殖,覆盖粒子群中的小权值的粒子,裂变后的权值为上次粒子的均方值,保持粒子的多样性,设置粒子裂变门限防止数据量过大,最后给出空中目标模型和跟踪估计。仿真结果表明该算法的精度优于基本粒子滤波。     

多弹作战中的任务重分配方法

突现任务重分配是具备了飞行中改变攻击目标能力的巡航导弹在作战中需要解决的重要问题。通过分析可控巡航导弹的特点及此类导弹在飞行中可能出现的突现任务类型,借鉴战斧巡航导弹的作战样式,建立了出现突现任务后的任务执行过程;提出了候选导弹、重瞄导弹的确定方法,并建立了各自的任务执行子模块;利用这些子模块,从一个新角度提出了基于逻辑判断的突现任务分配方法,可为可控巡航导弹的突现任务重分配系统设计提供参考。