目标摆式机动对反导舰炮射击精度的影响

为了探讨目标机动对舰炮武器系统射击精度的影响,采用仿真方法计算了目标末端摆式机动时近程反导舰炮武器系统的命中概率,以图示方式给出多种机动周期、多种摆幅、2种射速条件下的计算结果.结果表明,较小周期的摆式机动可显著降低舰炮武器系统命中概率,提高舰炮射速是增大对机动目标命中概率的有效途径.     

目标信息的时效性分析

战场态势是随时间不断变化的,描述战场实体状态的目标信息有其寿命周期,须及时生成并提供给使用者.提出信息价值和信息时效性的概念来衡量指挥自动化系统提供的目标信息是否满足作战行动对时间的要求.信息价值因为延时而衰减,从而降低使用信息所能达到的效果.通过分析信息延时对决策质量、毁伤概率的影响,分别讨论了信息用于决策和作战的时效性.     

弹炮结合防空武器系统毁伤概率分析与仿真

针对弹炮结合防空武器系统毁伤概率是决定系统效能的关键问题,分析了决定系统精度和毁伤概率的主要因素及其相互关系.以单枚导弹对目标的毁伤概率和高炮一次点射对目标的毁伤概率为目的,建立了弹炮结合系统毁伤概率分析模型.通过计算机仿真得出了一定航路条件下对典型目标射击,高炮一个2S长的36发点射的平均毁伤概率为40%,单枚导弹的平均毁伤概率为63%.在2枚导弹和2个点射的情况下,系统总的毁伤概率可达97.8%.     

对辐射源信号到达角的自适应跟踪估计

为提高信号到达角(AOA)的测量精度,采用修正的窗函数加权平均算法和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,将信号到达角的变化轨迹看作是一种做加速度机动的运动,实现对连续变化信号到达角的参数估计.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法有一定的应用价值.     

侵彻子母弹对跑道封锁概率与打击效果评估

现代战争中为取得制空权使用侵彻子母弹对敌方的机场跑道进行攻击是一种有效的战术手段.如何有效地规划打击方案是指挥员所关心的问题.就此建立了相关的数学模型,研究使用侵彻子母弹对跑道打击的封锁概率和弹头有效率问题.还讨论了在使用卫星遥感影像检测跑道上弹坑存在误差条件下,对目标打击效果评估准确性的问题.并使用仿真方法,综合上述因素,对封锁跑道的多种战术技术组合条件做了实验,给出了定量的计算结果,为打击方案的设计提供了理论依据.     

反舰导弹两种射击方式下捕捉概率及仿真

超视距攻击下,不同的射击方式对捕捉概率可能产生不同的影响.在不同射击方式误差机理分析的基础上,给出了超视距打击情况下两种不同射击方式的捕捉概率模型,在一定的数据设置情况下,进行了仿真分析,给出了两种不同射击方式下的对比分析.     

小子样下命中概率的估计

研究了当试验次数较少时 ,命中圆域的概率估计。给出了自助估计法和融合估计方法 ,对于估计的精度进行了分析。方法易于实现 ,适用于工程应用     

对地攻击机攻击阶段的作战效能分析模型

讨论了机载空对地武器可攻击区、攻击机首攻概率及最大发现目标概率的确定方法,建立了在目标区存在敌防空系统时攻击机作战效能分析的顶层数学模型.     

地炮营通信系统载波监听／碰撞检测仿真分析

给出某地炮营通信系统信息传输的CSMA／CD(Carrier Sense Multiple Acces／Collision Detection)排队论模型,提出了信道争用和碰撞的问题,用单机和网络仿真分析了载波监听条件下通信失效的概率,给出信道争用和碰撞的几个性能指标,并利用软件的方法,提供了减少碰撞的方案     

Performance analysis of queue length monitoring of M/G/1 systems

This study investigates the statistical process control application for monitoring queue length data in M/G/1 systems. Specifically, we studied the average run length (ARL) characteristics of two different control charts for detecting changes in system utilization. First, the nL chart monitors the sums of successive queue length samples by subgrouping individual observations with sample size n. Next is the individual chart with a warning zone whose control scheme is specified by two pairs of parameters, (upper control limit, d_u) and (lower control limit, d_l), as proposed by Bhat and Rao (Oper Res 20 (1972) 955–966). We will present approaches to calculate ARL for the two types of control charts using the Markov chain formulation and also investigate the effects of parameters of the control charts to provide useful design guidelines for better performance. Extensive numerical results are included for illustration. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011