非高斯噪声下信号盲检测算法*

针对实际甚低频和超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,同时受到接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用高斯尺度混合分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的信号盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步检测信道衰落系数、噪声模型参数和信号。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测性能比较,盲检测算法性能优异,对甚低频和超低频信号接收具有重要的现实意义。     

基于遗传算法的吊放声纳搜潜策略优化

针对吊放声纳搜潜策略问题,在平均分配每点的搜索时间的典型搜潜策略的基础上,采用遗传算法优化搜潜策略中的吊点选择,进而给出合理的吊放声纳搜潜路径。算法中,利用实数编码优化初始种群,采用轮盘赌和期望值相结合的混合选择策略优化种群的进化。仿真运算表明:采用遗传算法优化吊放声纳搜潜路径是一种具有研究价值的方法,但算法复杂,计算量大,工程实现还需要进一步研究简化。     

基于搜索论的反舰导弹机动搜捕策略建模方法

针对概略射击条件下反舰导弹机动搜索目标策略优化选择的需求,采用搜索论的基本理论对反舰导弹机动搜捕策略问题进行了研究,建立了反舰导弹随机搜索策略、平行搜索策略和螺旋搜索策略搜捕概率计算模型,并进行了仿真计算。仿真结果表明:在已知目标概略位置的条件下,反舰导弹假若采取螺旋式搜索策略,能以较高的概率快速捕捉目标。     

基于禁忌搜索算法的指挥控制系统网络组织优化方法

基于复杂网络的拓扑结构优化理论与禁忌搜索算法,结合指挥控制系统的特点,建立了优化最优指挥与控制系统网络结构（Command and Control Architecture Network,C2AN）模型,并以复杂网络的网络效率和网络成本分别描述C2AN中的信息传播效率及构建C2AN的资源消耗,建立优化的目标函数,通过禁忌搜索算法获得了最优的C2AN。最后通过仿真实例,分析了最优C2AN生成过程及其基本统计特征。     

采用故障树的数据链系统故障模式

根据数据链系统的故障检测困难的特点,采用故障树分析法,建立了数据链系统的故障树;在详细分析数据链系统故障特点的基础上,提出了端口功能检测法、调制解调器替代法和电性能参数检测法3种故障定位方法。设计了端口功能检测法中数据测试仪、终端设备模拟器和自环测试监测仪的系统连接方法,设计了调制解调器替代法的系统连接方法和电性能参数检测法的常见电性能参数。综合使用故障检测定位方法,可快速定位数据链系统常见故障。     

基于EMD和二叉树支持向量机的调制识别算法

针对数字调制模式识别问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二叉树支持向量机的识别算法。该算法通过对数字信号进行经验模式分解,利用分解得到的本征模式函数构造分类特征,再运用二叉树支持向量机作为分类器实现了6种信号的分类。仿真结果表明,该算法具有很好的识别性能。     

加权采样的序列蒙特卡罗滤波技术

在处理非线性滤波问题时,常用的几种通过模型近似或计算近似的滤波方法均在某种特定的情况下具有适用性.近年来随着计算机处理能力的快速发展,提出了序列蒙特卡罗滤波方法,因其在处理复杂的非线性和非高斯问题时表现出强大的潜力而引起广泛关注.详述了序列蒙特卡罗滤波算法的基本思想和原理,对其关键技术进行了归纳分析,并指出了该方法亟待解决的一些难点问题.     

基于蒙特卡洛和multi-Agents的舰艇编队维修保障能力优化求解

针对舰艇编队的维修保障能力评估,采用蒙特卡洛方法和智能计算技术进行了建模,并在分布交互仿真环境下进行了求解.通过将舰艇编队维修系统按维修单位的功能划分成多个子系统,每个子系统抽象为能进行局部优化的Agent,实现了基于Agent的建模.在此基础上,重点讨论了基于HLA的仿真环境,通过应用RTI的服务确保了求解过程的时空一致性.仿真试验结果表明:通过采用蒙特卡洛方法、智能技术及分布交互仿真技术相结合的方法,能有效地对舰艇编队的维修保障能力进行评估.     

船用蒸汽发生器传热管破损事故研究

综合应用事件树分析和确定论分析方法,建立船用蒸汽发生器传热管破损事故动态分析模型;基于运行安全分析研究选用典型事件序列,并利用仿真应用平台对该模型进行了仿真计算分析;明确了故事的发展过程和处置措施,以及多重故障和人工干预等因素对事故的影响结果.该研究结果对该事故操作规程的制定有一定的指导意义.     

Effects of cueing in cooperative search

We consider the effects of cueing in a cooperative search mission that involves several autonomous agents. Two scenarios are discussed: one in which the search is conducted by a number of identical search‐and‐engage vehicles and one where these vehicles are assisted by a search‐only (reconnaissance) asset. The cooperation between the autonomous agents is facilitated via cueing, i.e., the information transmitted to the agents by a searcher that has just detected a target. The effect of cueing on the target detection probability is derived from first principles using a Markov chain analysis. In particular, it is demonstrated that the benefit of cueing on the system's effectiveness is bounded. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006