基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明,该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

翼伞系统线目标归航方法

针对运载火箭助推器或子级无控坠落地面落点散布较大的情况,提出一种翼伞系统的线目标归航方法。建立了矩形边界下的归航计算模型,对点目标归航和线目标归航两种方法进行了收缩区域分析;对翼伞归航能力、落区散布边界特征对归航性能的影响进行对比分析,得到了相应的归航策略,并提出在较大散布区域下设置多个着陆区域的工程解决方案;建立动力学和操纵控制模型,对线目标归航过程进行了仿真。结果表明,所提方法对工程有一定的参考价值。     

高密度城市中的营区扩建规划

当前我军营区纷纷改扩建,但许多部队营区地处高密度市区,难以通过向周边拓展用地来获得新的发展空间。如何实现高密度城市中的营区扩建规划?结合部队营区实际条件提出三种发展模式:整体换建,原地重建和原地改建。并提出了营地利用立体化、营房组织集约化、后勤服务社会化、营房建设树立全寿命化意识等在有限用地上扩展营区空间的措施。     

一种用于SEAD任务的改进型Voronoi图

根据雷达所在位置构造Delaunay三角形,取它的外心作为Voronoi图的顶点,构造常规Voronoi图,使用随机搜索算法可以为无人战斗机规划安全路径。由于战场环境威胁各异,使用常规Voronoi图不再能表征真实的SEAD任务,增大了无人战斗机的威胁,本文提出了一种新的Voronoi图的改进方法,以提高无人战斗机在执行SEAD任务时的生存概率。首先,根据可能出现的各种情况进行了分析,提出了改进型Voronoi图的构图原则。然后,提出了在不同威胁体下,基于"Delaunay多边形"构造改进型Voronoi图的方法。最后,进行了仿真。仿真算例的结果验证此方法可以明显地提高无人战斗机的生存概率。     

基于任务的装备维修决策研究

以保证装备的任务成功性和任务后装备的战备完好性为目标,提出了基于任务的装备维修决策的概念,包括以任务成功性为中心的维修决策和以任务后装备战备完好性为中心的维修决策。分析了基于任务的装备维修决策过程;研究了基于任务的装备维修决策方法,主要包括装备任务描述模型、任务-功能-产品映射模型、产品任务功能故障分析方法、装备任务成功性评估模型、以任务成功性为中心的装备维修逻辑决策模型、以任务后装备战备完好性为中心的装备维修逻辑决策模型等;指出装备状态评估和预测、装备任务成功性评估是今后有待深入研究的问题。     

多架无人机协同作战的路径规划

提出了一种协调多架无人机的编队同时到达目标的航路规划方法.首先根据敌方防御区域内雷达、导弹等威胁阵地的具体分布情况,采用划分Voronoi多边形的方法制定初始航路,然后通过叠加定长线段到初始航路上对初始航路进行离散化,最后采用动态链类比法调整航路并对航路进行光顺优化处理,使航路安全可飞.并用数字仿真技术对该方法进行了验证,结果表明该方法是可行的.     

排课中合班问题的探讨

基于排课的实际需要,分析了合班对排课的影响,结合遗传算法在排课中的应用,建立了针对班级上课时间分布均匀性以及课程上课时间分布均匀性的适配值函数.在对课程表进行编码后,把合班问题的解决方案应用于排课算法,使用合班信息与课表编码信息的双表操作,从而能在遗传基因中判断出非法个体,并能进行合理化调整.算例结果表明本算法能有效解决排课中的合班问题.     

排课中时间表问题的探讨

提出一种时间表的设计方案及其改进形式,讨论了它的相关性能。应用本方案,不仅可以提高排课中搜索的效率(最高可达(2n 1)/2倍),还可以满足排课过程中对时间的各种需求,具有很强的适应性和可移植性;再利用层次分析法得到各时间段的可接受度,分析了使用改进时间表的公平性,其公平性因子将得到成倍提高。     

战场环境下巡航导弹低空突防航迹判断研究

抗击巡航导弹(CM)是地面防空兵部队面临的一项重要任务,而准确判断巡航导弹的进袭航线是地面防空兵部队合理调整战斗部署、组织侦察射击的重要依据。通过对巡航导弹战场环境建模,建立巡航导弹战场环境的Voronoi图,并进行了基于不同威胁体的改进,在计算分段航线上巡航导弹的突防概率基础上,用模糊最大树法判断敌巡航导弹最/次可能的来袭航路,从而为后续的地面防空兵兵力部署提供了依据。     

通信对抗无人机集群侦察区域规划规则研究

侦察区域规划是通信对抗无人机集群智能侦察的首要任务。能否合理规划侦察区域,对通信对抗侦察任务的完成至关重要。通过研究侦察区域规划分配和动态调整流程,结合通信对抗战斗原则和相关军事经验,整理归纳出通信对抗无人机集群进行侦察区域规划的行为规则、判定规则和策略规则,并提出了规则的使用建议,构想了具体应用场景。