空军网络化指挥信息系统作战效能评估指标体系构建

针对目前网络化指挥信息系统作战效能评估指标体系不完善、且缺乏分项指标计算方法模型等问题,从网络化作战对指挥信息系统的作战需求出发,研究构建了空军网络化指挥信息系统的作战效能评估指标体系,并提出了分项指标概念内涵和计算模型与方法,可为指挥信息系统研制提供参考和支撑,为其作战效能的客观评估提供指标体系和模型方法。     

灰色层次模型战术数据链综合性能评估方法

从战术数据链的功能模型出发,考虑影响战术数据链正常功能发挥的各方面因素,基于灰色层次理论,构建了战术数据链综合性能评估指标体系,在此基础上提出了战术数据链综合性能的灰色层次模型。应用实例的过程及结果表明,评估方法简易可行,评估结论相对真实合理,对战术数据链性能评价及新功能的开发具有理论指导意义和应用价值。     

Monitoring poisson count data with probability control limits when sample sizes are time varying

This article considers the problem of monitoring Poisson count data when sample sizes are time varying without assuming a priori knowledge of sample sizes. Traditional control charts, whose control limits are often determined before the control charts are activated, are constructed based on perfect knowledge of sample sizes. In practice, however, future sample sizes are often unknown. Making an inappropriate assumption of the distribution function could lead to unexpected performance of the control charts, for example, excessive false alarms in the early runs of the control charts, which would in turn hurt an operator's confidence in valid alarms. To overcome this problem, we propose the use of probability control limits, which are determined based on the realization of sample sizes online. The conditional probability that the charting statistic exceeds the control limit at present given that there has not been a single alarm before can be guaranteed to meet a specified false alarm rate. Simulation studies show that our proposed control chart is able to deliver satisfactory run length performance for any time‐varying sample sizes. The idea presented in this article can be applied to any effective control charts such as the exponentially weighted moving average or cumulative sum chart. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 60: 625–636, 2013     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

基于两级隐式形状模型的抗遮挡目标跟踪

为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。首先利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,然后利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,最后通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。     

基于改进遗传算法的天基光学监视平台轨道优化

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约一个量级。     

离散Hopfield网络的航空装备机务人员能力素质模型评价

随着航空装备的不断更新,带来了航空维修内容、流程和模式的深刻变化。航空机务人员的业务能力高低成为影响航空装备安全的重要因素,为此,从静态、动态两个方面研究了航空机务人员能力评价问题。首先给出了航空机务人员能力指标体系,运用模糊综合评价法进行了影响因素权重计算和决策分析,其次利用离散Hopfield(DHNN)网络联想记忆能力,将5种机务人员能力等级指标的样本存储到DHNN的5种模式,最后运用DHNN在存储的典型等级模式中寻找与给定测试样本最相似的模式,从而确定测试样本所归属的能力指标等级。     

变质心再入飞行器自抗扰控制器设计(英文)

再入飞行器采用变质心控制不但可以保持较好的气动外形,还町以增大机动能力,但变质心控制较强的非线性和耦合性大大增加了控制系统设计难度,使控制器设计和实施的代价较高。针对这一问题,基于自抗扰控制技术,设计了变质心再入飞行器双通道解耦控制器。通过构造连续光滑扩张状态观测器,不加区分飞行器的各类干扰与耦合,对其统一进行估计:利用非线性状态反馈控制律,并自适应调节控制参数对其进行补偿,实现对飞行器姿态的解耦控制。仿真结果表明:该方法大大降低了对系统模型精度的要求与控制器设计实施代价,对变质心再入飞行器非线性、耦合性以及参数摄动具有较强的鲁棒性。     

C~4ISR系统结构时效性的仿真评估

时效性是评价C4ISR系统结构优劣的重要标准。为了支撑C4ISR系统结构的分析评估与优化设计,提出了系统结构时效性的评估指标体系和指标评估模型,基于Agent建模方法建立了情报获取、情报处理、决策控制和响应执行等系统结构单元的仿真模型,设计并实现了C4ISR系统结构仿真评估软件。开展了三类仿真实验,分析了影响系统结构时效性的因素,比较了不同类型系统结构的优劣,验证了此方法的有效性。     

基于遗传算法与最大最小原理的故障模式特征选择

在诸如液体火箭发动机等复杂动力学系统的故障诊断中，监控参数组的优选问题一直受到工程技术人员的高度重视。本文提出了综合样本矢量方向离散度概念，以此作为故障特征参数的优选准则；然后利用经过改进的遗传算法，对某液体火箭发动机常见故障的诊断进行了特征参数组的优选。在改进的遗传算法中，采用了非常简洁而高效的染色体编码，针对特征优选的组合优化类问题专门设计了一种特殊的基因迁移算子，并引进了父本个体适应值的动态调整技术与共享函数。数值实验结果表明，该算法具有理想的效果。