基于态势描述的陆军作战仿真外部决策模型研究

为解决陆军作战行动仿真中指挥决策模型的建模问题,在分析外部决策模型特点的基础上,提出了基于态势描述的外部决策模型,并对模型实现的原理进行了论述,重点对陆军作战行动仿真中态势描述这一核心问题进行了深入研究,提出了基于位置状态、战损状态、任务状态和消息信息等四类实体信息的态势描述方法,为决策模型的构建提供了新思路。     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题,提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架,对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究,并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例,可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。     

航母编队雷达网抗干扰能力评估

以航母编队为平台的雷达网抗干扰能力为研究对象,建立了编队雷达网自卫距离、干扰压制比、抗干扰能力度量三个指标模型并根据实例进行能力评估和分析,提出了提高雷达网抗干扰能力的措施,为航母编队雷达网抗干扰能力的研究和作战使用提供理论参考。     

The impact of military spending and income inequality on economic growth in Turkey

An extensive literature on the effect of military expenditures on economic growth yields conflicting results. However, a crucial issue that has not been investigated in this context is the possible effect of inequality. The impact of military expenditures on economic growth in Turkey has also received substantial attention. Yet, the majority of these studies are not constructed based on a structural model, but rather examine the causality between the variables in question. Considering these two shortcomings in the literature and the lack of consistent results, this study attempts to provide further evidence for the relationship between military expenditures and economic growth for the case of Turkey by considering income inequality within an augmented Solow growth model. Our findings for the 1963–2008 period show that while income inequality has a positive impact on economic growth, military expenditures have no significant effect.     

基于WindowsXP+RTX的模拟测试系统开发

采用建模仿真技术、半实物仿真技术和WindowsXP+RTX技术开发研制的模拟测试系统,用于在复杂试验条件下,对舰炮武器系统及组成设备进行检验评估,是一种充分检验舰炮武器系统性能的技术途径和试验方法,目前该系统已成功应用于舰炮武器系统工程实践中。     

坦克射击模拟器视景三维数学模型的建立

针对研制坦克射击模拟器的要求,利用三维图形技术,建立起了一套三维数学模型,并在该模型基础上提出一种快速纹理生成算法,克服了传统纹理映射方法耗时多的缺点,在微机上达到实时生成,从而能模拟坦克前进动态效果,使得模拟逼真度得以提高.     

基于IAFSA的四自由度翼伞分段归航设计

为实现翼伞系统的精确空投,需要对其归航轨迹作合理规划。根据翼伞系统自身的运动特性及操纵特性,采用分段归航策略。在四自由度翼伞模型下,利用各轨迹段的几何关系,建立表征轨迹优劣程度的目标函数。基于改进的人工鱼群算法,对目标函数进行参数寻优,进而得到轨迹的设计参数。仿真结果表明,所提出的改进方法能加快算法的收敛速度,所规划的轨迹满足了精确落点和逆风着陆的要求。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。     

扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络移动目标跟踪算法

针对传感器网络中跟踪目标需要大量的节点协同工作,还需要实时处理和传输大量数据,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络目标跟踪算法(EK-MTDC),重点研究了传感器网络中的扇区数量对节点间数据传输与目标跟踪精度的影响,根据对目标状态的分析,通过压缩参与监测的节点个数,选择激活网络中节点相交区域内的节点对跟踪目标进行监测。仿真结果表明,该算法能在不降低跟踪效果的前提下,降低网络能耗,延长其使用寿命。     

一种新的超视距空战目标威胁评估距离指标模型

距离指标是进行超视距空战目标威胁评估的重要指标,但当前多数的距离指标模型都过于简单。针对这种不足,在仿真分析当前典型模型的基础上,根据空战的实际情况,首先定性分析了目标位置等因素对于威胁度的影响;然后根据探测距离、导弹射程等参数,将敌我距离分成不同阶段,区分敌我性能强弱的不同情况,分阶段建立了一种新的距离指标模型。最后,针对不同的战场态势,进行了仿真分析,证明了模型的有效性。模型对于提升空战威胁评估的准确性具有积极意义。