加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策

针对防空导弹型号论证决策问题,讨论了影响型号论证的主要因素,建立了基于加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策模型,实现了对新研制型号方案的综合评价和分析.在此基础上,通过实例验证了方法的实用性与有效性.论文的研究成果为防空导弹型号论证提供了辅助决策方法和智力支持.     

概率分布模型的飞机战备完好率评估与预测

飞机战备完好率是军用飞机战斗力的重要体现.在分析目前部队常用的飞机战备完好率算法缺陷的基础上,建立了基于概率分布的飞机战备完好率计算模型,该模型体现了飞机任务可靠性、维修性与战备完好性之间的关系.以某型飞机为例,通过分析飞机任务可靠度,利用飞机可靠性、维修性、保障性及作战训练任务的历史统计数据,依据概率分布模型对飞机的...     

分布式到达时间控制器装备维修任务实时调度方法

战时装备维修企业的生产环境呈现出更多的不确定性,合理安排维修任务来适应这种不确定性使实际修复时间与计划时间偏差最小是什么重要的.为此,提出了一种面向准时制造的实时生产调度方法,这种生产调度系统有多个独立的智能体,每个智能体通过到达时间控制器和仿真系统的反馈来调整对应维修任务的到达时间,然后通过先来先服务的调度规则确认维...     

地空反辐射导弹武器系统作战效能影响评估模型

地空反辐射导弹武器系统融入战术防空体系对防空作战效能的影响如何定量评估是作战运用研究的重要问题。采用阶段概率分析法建立了打击空袭方预警机、电子干扰机对防空作战效能和我方航空兵突击作战效能影响评估模型,通过计算可得出定量数据供作战研究参考。实例计算结果表明地空反辐射导弹武器系统将能极大地提高防空导弹体系作战效能,对于获取防对抗中的信息优势将发挥举足轻重的作用,对地面防空由被动防御向攻防兼备转型将其有重大意义。     

数据挖掘故障诊断专家系统

为了及时准确地对防空导弹飞行试验故障进行诊断,克服传统专家系统获取专家知识的瓶颈,立足于防空导弹飞行试验历史数据,利用数据挖掘的方法获得飞行试验故障模式判定决策树,进而得出导弹故障判定规则,形成故障诊断专家知识库,构建防空导弹故障诊断专家系统.这使数据挖掘和专家系统两者的优点得到充分发挥.     

武器装备体系结构描述方法

在明确武器装备体系相关概念、特点的基础上,总结比较了目前体系结构描述方法和工具的优缺点,针对新形式对武器装备体系结构描述方法的选择提出了要求,并指出了武器装备体系要解决的“短板”问题.     

逆系统空空导弹控制器设计(英文)

利用非线性控制的逆系统方法,设计了导弹质心运动动力学系统的控制器。该控制器通过对弹道坐标系下导弹的切向过载和法向过载的控制,使导弹在控制系统中的速度、弹道倾角和弹道偏角输出信息渐近跟踪制导指令,以实现空空导弹对攻击目标的打击。仿真结果表明,导弹的质心运动参数以较高的精度快速跟踪制导指令,系统性能良好。     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

基于SysML的车辆信息系统设计

针对目前车辆信息系统缺乏有效设计方法的现状,结合新时期车辆信息系统的特点,提出了一种基于SysML的车辆信息系统设计方法。该方法明确了车辆信息系统设计过程的阶段和产物,并通过标准建模语言SysML的运用,用模型来支持系统的设计和有效性验证。该方法在智能巡航系统的设计中得到了运用。实践结果表明,该方法不仅能够自顶向下完整地设计系统、利用可视化的语言准确清晰地描述系统,而且能够在系统设计层面对系统功能逻辑和数据流进行动态仿真和迭代验证。该方法能够较好地指导新时期车辆信息系统的设计过程,满足信息系统的设计要求。     

MF-CFI: A fused evaluation index for camouflage patterns based on human visual perception

The evaluation index of camouflage patterns is important in the field of military application. It is the goal that researchers have always pursued to make the computable evaluation indicators more in line with the human visual mechanism. In order to make the evaluation method more computationally intelligent, a Multi-Feature Camouflage Fused Index (MF-CFI) is proposed based on the comparison of grayscale, color and texture features between the target and the background. In order to verify the effectiveness of the proposed index, eye movement experiments are conducted to compare the proposed index with existing indexes including Universal Image Quality Index (UIQI), Camouflage Similarity Index (CSI) and Structural Similarity (SSIM). Twenty-four different simulated targets are designed in a grassland background, 28 observers participate in the experiment and record the eye movement data during the observation process. The results show that the highest Pearson correlation coefficient is observed between MF-CFI and the eye movement data, both in the designed digital camouflage patterns and large-spot camouflage patterns. Since MF-CFI is more in line with the detection law of camouflage targets in human visual perception, the proposed index can be used for the comparison and parameter optimization of camouflage design algorithms.