基于场的装备物资供应保障适应性配置决策

根据与物理场的相似性,将装备物资供应保障抽象为供应保障场,在定义场强度的基础上,提出基于场强度的反演运算进行供应保障资源配置的方法,给出了通过实时获取战场信息跟踪供应保障场的变化进行保障资源适应性配置决策的流程。     

基于ANFIS的目标毁伤等级预测模型

分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法．在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析．仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法．     

延迟容忍无线传感器网络动态数据传输

分析现有经典延迟容忍移动无线传感器网络DTMSN(Delay Tolerant Mobile Sensor Networks)数据收集算法.提出了一种基于选择复制的动态数据传输策略ASRAD(Advanced Selective Replication based Adaptive Data Delivery Scheme).其基本思想是把数据消息动态的复制给更有可能与汇聚点通信的传感器节点以达到尽量增大传输成功率和降低传输能耗的目的.ASRAD由数据传输和队列管理两个主要部分组成.     

多智能体的设备采购合同管理系统建模与设计

从现代设备采购合同管理的概念出发,首先介绍了设备采购合同管理所面临的新的挑战,然后提出了基于多智能体的设备采购合同管理系统模型。多智能体系统和设备采购合同管理系统都是非常复杂的。为了降低开发基于多智能体设备采购合同管理系统的难度,采用SWARM建模方法,分析和设计了一个简化的设备采购合同管理系统。     

基于改进遗传算法的结构损伤识别

结构损伤识别问题在数学上可以转化为一种带约束的目标函数优化求解。将基于混沌系统的优化理论和免疫系统的基本机制提出的自适应免疫遗传算法用于结构损伤识别,研究其有效性和可行性。通过平面框架单元损伤识别算例分析,表明该方法是实用可行的。     

基于Kalman预测的自适应线性化信号的生成方法

自旋弹体的姿态通常采用单通道控制方法进行控制。该方法中采用线性化信号对控制信号进行调制,而线性化信号采用固定频率随机相位的信号发生器产生,这就会对弹体控制产生不良的影响。提出了一种基于Kalman预测的自适应线性化信号的实现方法。该方法通过弹旋频率测定、频率的Kalman预测和信号发生器实现了线性化信号对弹旋信号的同步、自适应倍频、定步长、定幅度的信号发生功能。仿真实验证明了方的正确性,为更加合理的控制自旋导弹的姿态提供了一种有效的方法。     

基于分簇理论的信息流优化算法研究

将导弹防御指控网络看作变拓扑结构网络,引入小世界网络中"簇"的概念,以最短作战响应时间为优化指标,提出了一种基于平均连接度自适应分簇算法的信息流优化算法。仿真结果表明,该算法在保证信息优裕度的前提下,提高了信息可达度和信息交互质量,提高了指控网络遭受打击时的重构能力。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系,提出一种新的基于抽样函数的变步长LMS算法,并进行了计算机仿真.结果表明,该算法除了具有传统LMS算法计算量小、稳定性较好、简单易于实时处理等优点外,其收敛速度、稳定性以及跟踪速度均优于传统固定步长LMS算法抽样函数、SVSLMS算法.     

一种新型的OFDM智能天线

根据自适应天线阵列理论,结合给定的参考波束的误差,引入虚拟干扰的概念,对目标波束图形状进行调整,提出一种新的可以应用于任意类型天线阵列的波束综合算法.应用提出的新算法,在主瓣和旁瓣位置都可以对波束进行有效的调节.最终获得阵列的最优权矢量,能够最小化目标波束图与参考波束图间的差异.理论分析与仿真结果表明,与现有的同类算法相比,该算法能更有效地获得与参考波束基本相符的波束.应用于OFDM智能天线系统时,对不同子载波频率上信号进行单独处理,利用该算法进行波束综合,能够在整个有效频段,使所有子载波上获得基本一致的阵列输出.     

基于相控阵雷达自适应波束形成的抗干扰技术

基于相控阵雷达自适应多波束,研究了相控阵雷达抗干扰的新方法,该方法把自适应波束调零控制技术、副瓣对消技术和极化选择抗干扰技术综合应用于相控阵接收多波束形成中,使相控阵雷达具有良好的抗干扰性能。