一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法

为了改善传统的LMS类算法存在的缺点,提高算法的收敛速度和跟踪性能,提出了一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法.该算法采用Lorentzian函数来建立估计误差e(n)和步长因子μ(n)之间的非线性关系,以达到提高收敛速度和改善跟踪性能的目的.计算机仿真表明,算法与其他LMS类自适应滤波算法相比,在收敛速度和跟踪性能上都有较大的提升.     

联合火力毁伤下炮兵连阵地配置与被毁伤概率

现代战场威胁炮兵的火力与弹药种类更加丰富,如何根据它们的特点选择恰当的阵地配置队形与火炮间隔,以最大限度地降低被毁伤概率就显得尤为重要.以自行炮兵连为研究对象,依据射击效率评定理论.结合几种典型的配置队形和红蓝双方的主要装备,对不同攻击方式下的被毁伤概率进行了模拟分析,得到了在阵地地形允许的情况下,应采用半圆形配置;普通榴弹射击时火炮配置间隔以200 m为宜,子母弹射击时如果要避免一半以上的火炮被毁伤,配置间隔也应至少达到200 m的结论.     

一种改进的主动寻的雷达目标捕捉概率解析算法

解析法是计算主动寻的雷达目标捕捉概率的主要方法之一,在分析主动寻的雷达搜捕目标全过程的基础上,指出了寻的雷达目标捕捉概率解析算法存在的问题.而后,利用定积分的概念,推导出一种主动寻的雷达目标捕捉概率的新算法,新算法不仅弥补了原算法的不足,而且可用来分别计算寻的雷达第一方位搜索周期和后续方位搜索周期的目标捕捉概率.     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

基于贝叶斯网络的潜艇攻击决策研究

BN(贝叶斯网)被认为是人工智能研究中不确定性知识表示和推理的重要工具,广泛应用到复杂系统的建模等领域。贝叶斯网络高效的推理算法非常适合解决不确定性军事决策问题,分析了潜艇攻击决策问题的复杂性和不确定性,提出了构建贝叶斯网络进行攻击决策的步骤,通过具体实例,对用贝叶斯网络推理解决潜艇攻击决策问题进行了初步探讨。     

基于改进AHP法的飞机超视距作战能力评估

基于超视距空战的作战模式,构建了战机的超视距作战能力指标体系,利用非线性S型可导函数进行数据的归一化处理,采用改进的层次分析法对指标进行聚合,并对4种战斗机的作战能力进行评估验证,证明了方法的可行性.     

空空导弹对目标的毁伤计算与仿真

根据空空导弹破片式战斗部对空中目标的毁伤特点,对战斗部对空中目标的毁伤过程进行分析.在分析研究的基础上,建立了计算空空导弹单发杀伤概率的数学模型,设计了空空导弹对空中目标毁伤过程的仿真流程,研究了基于OpenGL的空空导弹对目标毁伤过程的可视化仿真实现,为正确评估空空导弹武器系统的作战效能提供了依据和手段.最后,给出了基于OpenGL的空空导弹毁伤空中目标过程的仿真实例.     

火箭子母弹对行进中炮兵连射击的毁伤概率

炮兵实施机动是提高其生存能力与作战能力的重要手段之一,而从集结地域至待机阵地机动阶段由于距离对方近、暴露时间长,是对方毁伤火力种类最为丰富和威胁最大的阶段.以行进中的自行与牵引炮兵连为研究对象,分析了该阶段火箭子母弹攻击时的毁伤概率,计算了相应条件下的毁伤概率值,描述了毁伤概率与航路角、行进速度之间的基本关系和变化规律.     

组合网络与证据理论相结合的电路故障诊断

针对神经网络中两种常用的网络类型BP和Elman,在模拟电路故障诊断中的应用过程的特点——各自网络都有自身缺陷,提出基于BP-Elman神经网络与证据理论相结合的故障诊断方法.首先BP-Elman网络得出其各自的初步诊断结果,经过必要的转换将其转换成证据理论的概率赋值,作为证据组合的依据;证据理论组合规则将初步诊断结果融合得出决策级诊断结果.通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型经过尽可能融合有效故障信息,大大提高了系统的诊断精度和诊断正确率,而且有效降低了系统不确定性.     

Reliability of a two-dimensional demand-based networked system with multistate components

Existing research on multistate system reliability has mainly focused on one-dimensional systems such as parallel systems, linear sliding window systems, and linearly consecutively connected systems. However, two-dimensional networked systems widely exist in real-world applications such as lighting systems, monitoring systems, and computer network systems. This research considers a two-dimensional networked system consisting of multistate components. The system fails if the cumulative performance of any row or any column cannot meet a predetermined demand. A novel reliability evaluation algorithm is proposed for the considered two-dimensional networked system by extending the universal generating function technique. Furthermore, the proposed model and reliability evaluation algorithm are extended to a two-dimensional networked system with phased missions. The proposed models and algorithms are illustrated by a matrix heating system in a thermoforming machine.