军队编制体制调整对人员整体结构的影响

建立了军队人员等级结构模型,通过"等待时间"和"理想态"的定义,给出了从任意等级状态达到"理想态"的最优方法。在给定理想态下,为平衡等级结构内部流动性和平稳性,提出了求取各等级转移概率(转移矩阵)的方法。利用该模型,以"等待时间"和调入量为指标,对军队体制编制调整中出现的结构不平衡的现象进行分析,提出了对策建议。     

（S，S）策略随机存储系统库存极限分布研究

首先给出了（s,s）策略随机存储系统极限库存分布的概念及更新过程的一些基本知识。利用更新过程的理论给出了极限库存分布的解析表达,并讨论了需求分布为指数分布的情形。然后利用系统仿真的方法进行验证,表明解析方法与仿真方法的结果完全一致。论文结果说明了解析推导的正确性和系统仿真方法的科学性。     

基于加速度的马尔可夫参数自适应IMM算法

针对标准的交互式多模型算法(IMM)模型切换存在滞后性,使得目标机动改变时跟踪误差增大的问题,提出了一种基于加速度的自适应转移概率矩阵的IMM算法。该算法通过当前时刻IMM算法输出的加速度估计值,得到相应的修正因子,修正下一时刻的转移概率矩阵,使得模型切换速度加快,减小目标机动时的跟踪误差。最后通过仿真实验证明,改进的IMM算法能够有效减小目标机动改变时跟踪误差,提高模型切换速度,同时还指出了该算法的适应范围。     

备件需求过程的MAP数据拟合算法研究

为了将备件需求过程表示为马尔可夫到达过程(Markovian arrival process, MAP)形式,设计了备件需求到达流的MAP拟合算法.首先,采用EM算法将备件需求到达间隔时间拟合成Hyper-Erlang分布形式,然后利用MAP性质和Bayes公式推导出生成元矩阵的计算公式;随后设计了一个完整的数据拟合流程,并通过实例对算法的效果和效率与已有研究进行了对比.结果表明,该算法在确保拟合效果的同时,能够有效提升拟合效率.     

反舰导弹辐射源行为分析中的贝叶斯方法

对于海军舰队而言,反舰导弹是最主要的威胁之一,如何提高舰队对反舰导弹的防御能力已成为当今电子战研究热点.预测反舰导弹辐射源的行为并作出相应的防御策略是消除反舰导弹威胁的重要方式之一.由于贝叶斯分析是机器学习中的一种高效的推理算法,因此,以贝叶斯模型为基本框架,利用蒙特卡洛马尔可夫链(MCMC)方法,以及MCMC中常用的...     

基于马尔可夫更新过程的装甲装备使用可用度模型

针对在装甲装备使用可用度评估中,采用统计评估法存在统计周期长和不能用于研制阶段的缺点,利用马尔可夫更新过程,建立了考虑工作时间、修复性维修时间、延误时间和预防性维修时间的装甲装备的稳态可用度模型,并进行了示例应用。该模型可以在装备研制阶段,根据装备各项时间参数的分布,来估计装甲装备的使用可用度,可为装备设计、装备维修间隔期规划等提供理论和方法指导。     

两个单周期的备件存储模型

在工作寿命和修理时间之一服从一般的连续型分布,另一个服从指数分布的情形下讨论了单周期的备件存储问题,通过适当地划分系统的状态,利用Markov更新过程的理论进行了分析,建立了概率型模型,并由模型得到了最佳备件数的求法。     

高斯马尔可夫融合算法在卡尔曼滤波中的应用

针对目前常用的按标量、对角阵、矩阵加权融合方法过程较复杂,计算负担较重的问题,结合三维目标跟踪模型提出一种高斯马尔可夫融合方法来融合卡尔曼滤波估计值,不需要计算局部稳态滤波误差互协方差,只需要知道传感器的观测噪声方差就可以了。计算方法和操作相对简单,省略了很多繁琐步骤也能达到不错的滤波融合效果,通过仿真证明了此方法的可行性和高效性。     

马尔可夫理论在民船战时征集过程中的应用

本文根据我国内河、沿海航运情况和高技术条件下渡河工程保障特点,结合我国军目前装备的实际情况和战时可能的需求、运用马尔可夫理论,对作战地区内水域上的民用船只征集问题进行定量分析,把握数量分布情况,为首长定决心提供辅助决策,以利于和平时其军用预选渡场建设和战时对民用船只的征集使用。     

一种高质量的极低比特率声码器

在数字语音通信中,极低速率语音编码有着广泛的应用前景,是声码器研究中的重要课题。本文提出了一种高质量的极低比特率声码器,这种声码器利用了矢量量化,马尔可夫链等技术,对经过线性预测分析后得到的语音参数进行压缩。计算机模拟结果证明所提出的极低比特率编码系统是成功的,其合成语音达到了较高的自然度和可懂度。