分布式到达时间控制器装备维修任务实时调度方法

战时装备维修企业的生产环境呈现出更多的不确定性,合理安排维修任务来适应这种不确定性使实际修复时间与计划时间偏差最小是什么重要的.为此,提出了一种面向准时制造的实时生产调度方法,这种生产调度系统有多个独立的智能体,每个智能体通过到达时间控制器和仿真系统的反馈来调整对应维修任务的到达时间,然后通过先来先服务的调度规则确认维...     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。     

Real-time prediction of projectile penetration to laminates by training machine learning models withfinite element solver as the trainer

Studies on ballistic penetration to laminates is complicated, but important for design effective protection of structures. Experimental means of study is expensive and can often be dangerous. Numerical simu-lation has been an excellent supplement, but the computation is time-consuming. Main aim of this thesis was to develop and test an effective tool for real-time prediction of projectile penetrations to laminates by training a neural network and a decision tree regression model. A large number of finite element models were developed;the residual velocities of projectiles fromfinite element simulations were used as the target data and processed to produce sufficient number of training samples. Study focused on steel 4340tpolyurea laminates with various configurations. Four different 3D shapes of the projectiles were modeled and used in the training. The trained neural network and decision tree model was tested using independently generated test samples using finite element models. The predicted projectile velocity values using the trained machine learning models are then compared with thefinite element simulation to verify the effectiveness of the models. Additionally, both models were trained using a published experimental data of projectile impacts to predict residual velocity of projectiles for the unseen samples. Performance of both the models was evaluated and compared. Models trained with Finite element simulation data samples were found capable to give more accurate predication, compared to the models trained with experimental data, becausefinite element modeling can generate much larger training set, and thus finite element solvers can serve as an excellent teacher. This study also showed that neural network model performs better with small experimental dataset compared to decision tree regression model.     

水面舰艇"自助式"模拟训练环境生成研究

分析了当前水面舰艇战术背景条件下综合对抗模拟训练存在的主要不足,在此基础上,本文提出通过外接便携式计算机构建水面舰艇“自助式”模拟训练环境并验证了其可行性。提出了该模拟训练环境的基本功能、系统组成、工作流程;探讨了舰艇实装设备驱动、实时多任务仿真环境、舰艇机动过程仿真、训练过程重演等关键技术。这一方法有助于提高水面舰艇战术背景条件下综合对抗对抗模拟训练的有效性和针对性,具有较好的推广应用前景。     

机动作战地空导弹载波相位差分定位模型研究

地空导弹部队在防空作战中,导弹火力单元要按上级的命令适时机动,需要对所在位置进行精确定位并及时上报上级单位,以便尽快组成新的雷达网继续参加战斗。根据GPS测距和差分GPS定位原理,利用载波相位差分设备把采集的载波相位发送给用户站进行求差解算坐标,得到机动作战导弹火力单元的位置坐标。根据载波相位差分定位GPS载波相位差分接收机技术成熟,成本不高,适合机动作战导弹部队应用。通过编制相应的模型软件,以及加入通信接口,便可用于导弹火力单元雷达站址的快速定位。     

多机协同多目标攻击的目标分配和攻击排序

研究了多机协同空战中多目标攻击的目标分配和攻击排序的过程和方法.首先通过对影响空战态势的因素进行分析,提出一种新的综合距离优势、角度优势和能量优势构造综合优势函数的工程方法,并利用综合优势函数计算出目标分配矩阵,然后介绍了在目标分配矩阵上进行多机协同目标分配和攻击排序的过程和算法,最后用仿真验证了该算法的有效性.     

基于距离加权Bloom filter的网络路由算法

基于分布式哈希表(DHT)的P2P查找经常受到在底层网络中路由时无必要的路径长度增加的影响.另外,DHT在处理复制方面也有一定的缺陷.文中探讨了解决这些问题的方法.对使用Bloom filters作为资源路由的方法做了简要回顾,并较为详细地阐述了在资源分散的覆盖网络中使用距离加权Bloom filter的网络路由算法.对该算法进行了仿真测试,证明了其有效性.     

基于时滞分割法的具有leakage项时滞的离散型神经网络状态估计

摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件,并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间,使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．     

基于效能的舰艇电子对抗训练效果评估方法

摘 要：为解决舰艇电子对抗专业训练缺乏统一评估标准与方法体系等实际评估难题;采用系统分析方法结合舰艇电子对抗专业训练实际;研究提出了基于“任务要求分解”的作战效能量化指标体系构建方法、训练效果表达方法及实用评估指标体系、定量指标评估模型、评估标准等舰艇电子对抗训练效果评估方法体系;能够满足专业训练效果评估所需,对其它专业军事训练效果评估工作亦具有借鉴意义。