多基阵无源声测定位算法的研究与仿真

对直升机等低空飞行目标的无源声测定位与跟踪是声学监视系统的重要研究内容。对多基阵低空飞行目标的无源声测定位方法进行了研究,并导出了定位算法和定位误差。理论分析和仿真实验表明,利用单基阵的方位和俯仰角进行多基阵融合定位时,无源声测定位系统有较高的定位精度,而且布阵形式对定位精度有一定的影响。该研究成果可直接用于对空中运动目标,如无人机等目标的无源声测定位。     

基于AGENT的多机协同作战传感器平台模型

针对多机协同作战传感器平台的特点,建立了由多个智能体(Multi-Agent System)组成的多机协同作战传感器平台的总体结构模型及基于信念、期望、意图(BDI)结构的单个智能体的结构模型,并深入研究了传感器平台Agent的定义和工作原理,描述了传感器平台Agent的工作过程,为构建具有智能化的多传感器系统提供了一种有效的方法。     

无人机编队内快速协同目标分配的时序约束

协同分配的高效性和目标攻击的时序性是解决无人机编队内协同目标分配的关键技术之一.提出了基于时序约束的无人机编队内快速协同目标分配方法,在采用满意决策理论的快速目标分配框架下,引入了判断时序关系是否满足的约束条件和评价时序关系满足程度优劣的编队效能指标,不仅实现了编队目标的攻击时序要求,而且体现了攻击时序关系与编队效能的...     

考虑协同电子干扰效果的空战多目标分配

以多机协同多目标攻防对抗为背景,研究协同火力/电子战综合决策方法。提出雷达发现概率下降因子表示雷达发现能力的下降程度,来衡量电子干扰对目标威胁度的影响效果;以降低目标总体威胁为目标,建立了多机协同自卫有源压制电子干扰功率分配模型,并采用贪心算法进行求解;最后综合考虑电子干扰对目标威胁度的影响,改进了基于协同攻防的空战多目标分配算法。通过仿真分析证明该决策过程是可行的、有效的。     

潜艇对声纳浮标阵定位及规避策略

航空反潜战中,潜艇处于不利地位,如何提高潜艇对抗反潜机的作战能力,是亟待解决的问题。分析了潜艇通过拖曳综合浮标和电子支援措施Electronic Support Measure(ESM)设备对声纳浮标阵进行估计定位的单站双址交叉测向和基于方位角变化率的方法,以及潜艇方位角、角速率和航速对定位误差的影响。建立了潜艇对声纳浮标位置估计模型,提出了潜艇突破声纳浮标阵封锁应采用的规避策略。结果表明,潜艇可以对声纳浮标进行定位,为潜艇规避声纳浮标阵提供参考。     

多智能体系统的二阶一致性跟踪问题

为了解决通信时延下关于参考状态的二阶一致性问题,提出了一种一致性算法。该算法利用Lya-punov稳定性理论,首先给出多智能体系统在固定时延下达到一致性的充分的线性矩阵不等式(LMI)判据;再给出满足一定条件的多智能体系统在时变时延下达到一致性的判据;最后,以水下无人航行器(UUV)集结为应用背景进行算法验证。运算结果表明了所提出的一致性算法和判据的有效性。该算法适用于具有时延的有向通信网中多智能体系统关于参考状态的二阶一致性问题。     

有人/无人机协同作战关键技术

分析了无人作战飞机在各国的研究及使用情况,给出了有人/无人机协同作战指挥控制系统的结构,按照空间位置和主要完成任务的不同,将系统分为有人机、无人机两个平台,介绍了各平台的组成部分及相应的功能,归纳出协同作战所需要解决的关键技术:交互控制技术、协同态势感知、协同目标分配、协同航路规划技术、毁伤效能评估技术及智能决策技术,并且给出了一个在典型作战任务想定下的作战及信息处理流程.最后对无人作战飞机未来的发展方向进行了展望.     

基于协同学的编队协同空战任务决策

基于协同学理论给出了编队协同空战系统的协同学框架;提出了编队协同作战方案的五元组定义,明确了影响系统进程的序参量;基于系统有序度与协同度的概念,构建了协同效能优化模型;以任务冲突检测与消解为依据给出了任务决策的约束条件;最后以二进制粒子群优化算法对此约束优化问题进行了求解.仿真结果表明,以协同学理论描述编队协同任务决策问题是可行的,构建的协同效能模型与任务决策方法在处理编队时序任务决策问题时是有效的.     

Impacts of sequential acquisition,market competition mode,and confidentiality on information flow

We investigate information flow in a setting in which 2 retailers order from a supplier and sell to a market with uncertain demand. Each retailer has access to a signal. The retailers can disclose signals to each other (horizontal information sharing), while the supplier can solicit signals by offering retailers differential payments as incentives for signal disclosure (vertical information acquisition). In the base setting, market competition is in quantity, and a retailer can fully infer the signal that the other retailer discloses to the supplier. We show that the supplier prefers to sequentialize the procedure for information acquisition. Moreover, vertical information acquisition by the supplier is a strategic complement to horizontal information sharing between the retailers to establish information flow. In the equilibrium, the retailers have no incentive to exchange signals, but system wide information transparency can be realized through a combination of information acquisition and inference. We further study the signaling effect, whereby the supplier utilizes wholesale pricing as an instrument to affect the retailers' inference of the shared signals, and price competition to explore their impacts on the supplier's preference for sequential acquisition and the sustainability of information flow.     

基于粗糙集-神经网络编队协同空战决策系统

为了提高空战决策的实时性和准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了应用SOM网络-粗糙集-BP网络集成进行编队协同空战战术决策的方案:应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值;利用粗糙集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上;在这个子空间上用BP网络进行逼近.2:4编队空战实例仿真结果验证该方案的可行性,在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它空战决策系统.