基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法

联合作战条件下,指挥决策人员在海量描述战场态势的数据和信息面前往往会束手无策,无法快速作出正确的决策。贝叶斯网络模型是一种基于概率推理的网络化数学模型,能够通过一些变量的信息来获取其他的概率信息,从而解决不定性和不完整性问题。提出了一种基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法,用空中威胁网络模型找到空中威胁目标各属性之间的潜在关系,并建立空中目标威胁估计算法,最后以一个实例来验证该空中目标威胁估计的计算过程和有效性。     

基于改进蜂群算法的非均匀阵列综合

针对蜂群算法易陷入局部极值的缺陷,提出一种改进蜂群算法实现非均匀阵列综合。首先,通过引入概率选择机制,以概率因子控制蜂群算法对精英蜂的选择,从而改善蜂群算法的全局优化性能;然后,采用改进蜂群算法优化阵元间距降低最大峰值旁瓣电平并抑制干扰;最后,仿真实验表明该改进算法在非均匀阵列综合中的有效性和稳健性。研究成果可为非均匀阵列综合提供一种新的途径。     

基于MINE-FNA组合算法的防空体系指标网构建方法?

防空作战体系的武器装备组成结构和对抗信息交互具有网络化特征,其作战效能是通过对抗过程中各组分系统间复杂的网络化交互涌现出来的,因此描述体系作战效能的指标也应由各组分系统效能指标相互关联涌现出来,而传统防空体系指标选取方法无法准确描述防空体系内部复杂的关联关系和揭示体系能力的复杂涌现生成机理。因此将无参数探索最大交互信息算法（ MINE）和网络统计算法（ FNA）组合构建了MINE?FNA组合算法模型,对基于武器装备体系仿真试验床的防空体系仿真的全样本实验数据进行深度挖掘,构建了“底层基础指标→均一化指标→体系级指标”的三层防空体系指标网,为研究防空体系内部复杂关联关系和分析防空体系能力的生成机理提供了有效手段。     

基于势场启发蚁群算法的远程水中兵器航路规划

针对航行误差较大的远程水中兵器航路规划问题,采用栅格化方法建立海洋环境模型,为使兵器在航行过程中能有效规避障碍并导向目标,提出一种人工势场力为启发因子的改进蚁群算法,利用该方法搜索远程水中兵器从起始点至目标点的最佳路径,算法解决了经典蚁群算法容易陷入局部最优及收敛速度慢的问题。仿真结果表明该规划算法虽有少量的路径损失,但可以有效避免由于误差引起的航行安全问题,是一种有效的远程水中兵器航路规划方法。     

基于转弯模型的自适应交互式多模型跟踪算法

针对舰炮火控系统中搜索雷达对来袭导弹跟踪为背景,提出一种基于坐标转弯模型(CT)的自适应交互多模型跟踪算法(AIMM-CV/CT),模型集取为一个匀速和一个坐标转弯模型,滤波器采用各子滤波器模型噪声方差在线计算调整的自适应交互式多模型算法;给出了比例导引规律来袭导弹的航路仿真方法,并对AIMM-CV/CT与IMM-CV/CT算法进行了仿真比较.仿真结果证明了本文算法的正确性和有效性.     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究*

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题.首先通过定叉约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型.在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架.该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性.通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性.     

飞行器航路规划算法分析

针对现代军用飞行器任务规划系统航路规划的特点,分析了飞行器航路规划的基本要求,阐述了目前国内外应用和研究的几种航路规划算法:A*搜索算法、遗传算法、粒子群算法、数学规划算法、电势理论法等,并对飞行器航路规划算法的发展趋势进行了展望.     

基于模糊匈牙利算法的炮兵火力单位分配问题

发挥诸火力单位的整体协调优势,寻求在给定约束条件下总的射击效果最好的分配方案,是火力单位最优分配的基本任务.匈牙利算法是求解传统的指派问题的一种较好的方法,运用模糊匈牙利算法在决策过程中将主观因素与客观因素有机地结合起来,解决火力单位分配方案决策中多指标指派问题,从而可以有效地解决炮兵火力单位分配最优化问题.     

注重“区别对待”抓好文职人员思想政治教育

<正>随着国防和军队改革持续深入推进,文职人员队伍的规模不断扩大,"孔雀蓝"已成为部队建设发展的一股重要力量。文职人员在身份属性上不能被"区别对待",但是在教育实施过程中要坚决反对把现役和文职人员,以及不同类别的文职人员"一锅煮"的做法。文职人员思想政治教育应当坚持统一要求与分类指导相结合,通过科学合理地"区别对待"提升教育质效。     

多核数字信号处理卷积算法并行优化

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于1的卷积提出了窗口级多核并行优化设计,同时提出了逐元素向量化计算的核内并行优化实现。实验结果表明,所提并行优化方法实现单核计算效率最高能达到64.95%,在带宽受限情况下,多核并行扩展效率可达到48.36%～88.52%,在典型网络ResNet50上的执行性能与E5-2640 CPU相比,获得了5.39倍性能加速。