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311.
空战机动决策方法研究   总被引:16,自引:0,他引:16  
在阐述空战机动决策作用的同时 ,分析对比了几种常用空战机动决策方法 :矩阵对策法、专家系统法、神经网络法和微分对策法等 ;在此基础上引入了一种新的空战机动决策方法——决策影响图法 ,并对其具体应用作了探讨。  相似文献   
312.
装备维修辅助决策中的模型库设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
在综合检测平台检测数据和装备日常使用维修登记信息的基础上,开发了装备维修辅助决策支持系统。主要研究面向对象的模型库系统,设计模型库的存储结构,在该结构中模型程序库文件、模型字典库和决策源数据相对分离,运行时动态调用。同时还规划了模型库管理系统的运行管理机制和流程。  相似文献   
313.
坦克嵌入式车场射击训练炮长操纵控制模型   总被引:1,自引:1,他引:0  
在嵌入式射击模拟训练系统中,针对炮长操作过程对模拟训练的影响,建立了炮长操纵控制模型。炮长操纵控制模型包括炮长操纵模型和炮长射击决策模型。炮长操纵模型的建立是基于装备的物理模型和人的生理反应模型。炮长射击决策模型根据坦克射击教范要求,采用与/或正向演绎推理得到。在炮长操纵控制模型基础上,建立了射击反应时间模型,并与实际装备操作进行了比较,对建立的操纵控制模型进行了验证。  相似文献   
314.
基于组合熵权的联合作战目标选择模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对作战中目标选择与排序问题,分析确定了8种在联合作战条件下影响目标选择关键因素。在此基础上应用多属性决策理论,以组合熵权系数确定指标权重,建立了目标选择模型。模型简洁易于实现,并且在决策中有效减少了主观随意性。最后通过仿真实例说明了模型的有效性和可操作性。  相似文献   
315.
研究了LDPC编码在MIMO-OFDM系统中的应用,提出了基于LDPC编码的MIMO-OFDM系统的一种改进判决反馈信道估计算法,该算法一方面利用多步预测和干扰对消技术改进了判决反馈算法的精度,另一方面利用空时解码后的序列和LDPC译码后的序列进行了两级反馈信道估计。该算法在利用LDPC码优异的低误码性能改善信道估计精度的同时,有效地改进了LDPC帧过长导致时变信道条件下的信道估计不精确的问题。  相似文献   
316.
OLAP技术在器材保障决策支持系统中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
为弥补基于模型库和方法库的器材保障决策支持系统的不足,探讨利用OLAP技术处理数据的方法。结果表明,利用OLAP技术从多角度、多侧面观察数据,将为我军器材保障决策的科学化提供强大的支持。  相似文献   
317.
提出了一种基于码相扩展扩频信号集上的TTCM直接序列扩频系统方案,通过将Turbo编码与扩频映射相结合,使得信号之间的最小欧氏距离增加,从而在不增加发射功率、不减小信息速率、不改变调制方式的前提下提高了系统的误码率性能.仿真结果表明,基于码相扩展的TTCM直序扩频系统可以比单纯直序扩频多获得1~3dB的编码增益,同时对载波初相估计误差和相位噪声的敏感程度并不增加.  相似文献   
318.
对某大型液体火箭发动机的热试车数据及通过发动机模型仿真得到的故障数据进行动态时间弯曲分析,得到弯曲路径集,然后结合决策树方法进行了故障检测和诊断。对于故障试车没有出现漏报警和误报警,对于正常试车没有出现误报警。通过与神经网络、支持向量机等方法所得结果的对比,证明该方法可以成功地应用于火箭发动机的故障检测和诊断。  相似文献   
319.
航空兵编队空战决策模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对航空兵编队空战决策问题,从单机和编队两个层次上建立了编队威胁评估模型;并在此基础上建立了编队目标分配、攻击排序及火力分配模型;以5对8编队空战为例进行了仿真计算,计算结果表明,该模型能较好的解决多机种编队空战的战术决策问题。  相似文献   
320.
A bomber carrying homogenous weapons sequentially engages ground targets capable of retaliation. Upon reaching a target, the bomber may fire a weapon at it. If the target survives the direct fire, it can either return fire or choose to hold fire (play dead). If the former occurs, the bomber is immediately made aware that the target is alive. If no return fire is seen, the true status of the target is unknown to the bomber. After the current engagement, the bomber, if still alive, can either re-engage the same target or move on to the next target in the sequence. The bomber seeks to maximize the expected cumulative damage it can inflict on the targets. We solve the perfect and partial information problems, where a target always fires back and sometimes fires back respectively using stochastic dynamic programming. The perfect information scenario yields an appealing threshold based bombing policy. Indeed, the marginal future reward is the threshold at which the control policy switches and furthermore, the threshold is monotonic decreasing with the number of weapons left with the bomber and monotonic nondecreasing with the number of targets left in the mission. For the partial information scenario, we show via a counterexample that the marginal future reward is not the threshold at which the control switches. In light of the negative result, we provide an appealing threshold based heuristic instead. Finally, we address the partial information game, where the target can choose to fire back and establish the Nash equilibrium strategies for a representative two target scenario.  相似文献   
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