导弹飞行试验多目标信息管理与显示

通过对大型海上试验中多目标试验信息管理与显示方法进行分析研究,对大型飞行试验中如何方便、科学、合理地管理多目标试验信息进行了充分的论证,提出了解决多目标试验信息管理与显示的设计思路,阐述了大型试验中多目标试验显示的要求、内容和实现方法,介绍了相关数学模型,其中重点对目标航迹信息管理的设计和显示进行了详细阐述。     

DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。     

基于模糊层次分析法的航天测控方案优选决策

分析了航天测控任务重要度的影响因素,运用模糊层次分析法研究了航天测控任务方案的优选决策问题,详细分析了方案重要度排序的计算步骤,并通过实例计算证明了方法的简单可行性,该方法在处理航天测控冲突时有一定的应用价值。     

各向异性介质体目标电磁散射分析的快速算法

利用体积分方程矩量法(MoM)及其多层快速多级子算法(MLFMA)研究了各向异性的电介质体或/和磁介质体目标的电磁散射问题,将多层快速多级子算法的计算结果与解析方法(Mie)或矩量法结果进行了对比分析.不但验证了MLFMA算法的高效性和精确性,同时该算法还适合于分析模拟任意复杂介质体(如各向异性磁化等离子体)目标的电磁散射问题,为进一步实现电大尺寸的任意复杂各向异性介质体/金属组合目标电磁散射分析的精确高效算法奠定了基础.     

基于跟踪-微分器的气浮十字梁复合控制研究

基于气浮十字梁实验系统的纵向模型,设计了基于跟踪-微分器的非线性PID控制律,加入补偿器克服跟踪-微分器产生的相位延迟,通过与普通PID控制律进行数学仿真和实物实验的比较,验证了所设计的控制算法鲁棒性好而且对噪声有良好的滤波作用,为深入探讨气动-质量矩复合控制奠定了基础。     

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。     

一类多时滞泛函微分方程周期正解的存在性

利用非线性泛函分析中半序Banach空间的锥理论和不动点指数方法,讨论了一类多时滞泛函微分方程周期正解的存在性问题,并得到此类多时滞泛函微分方程周期正解存在的几个充分条件。     

线导鱼雷的导引算法、方法和方案及使用性能

依据水下平台获取目标信息的特点和线导鱼雷的导引机制,阐述了线导鱼雷导引控制有关术语的概念、解决的问题及相互关系,指出改善线导鱼雷导引使用性能的根本环节在于对导引方案的优化。通过对“自动导引”方案存在问题的分析,提出优化线导鱼雷导引方案,必须突破依靠单一探测器和“全程跟踪”观念的束缚,充分利用来自各种渠道的目标信息和鱼雷的速度资源,发挥作战使用者的主导地位,才能提高其适应复杂作战环境的能力,进而发挥出武器装备应有的作战效能。     

弹道导弹防御中拦截弹最优分层配置

多层弹道导弹防御系统在助推段、飞行中段或再入段不同阶段实施拦截,可有效提高系统拦截概率,不同拦截阶段存在拦截弹最优配比问题。为了解决拦截弹道导弹过程中的最优分层配置的问题,本文分别以单层、双层、三层这三种拦截系统为例,通过公式演算和计算机仿真,得出了分段拦截弹道导弹时、不同拦截阶段的拦截弹之间的数量比与整体拦截成功率之间的关系;并提出了整体拦截成功率的概念。经仿真表明,在整体拦截成功率给定的情况下,使用本文所得出的不同拦截段之间所需拦截弹数目之间的最优比,可以最大限度地降低弹道导弹的拦截成本。     

Double Mover–Stayer model on customer switching in telecommunications industry

Customer acquisition and customer retention are the most important challenges in the increasingly competitive telecommunications industry. Traditional studies of customer switching always assume that customers are homogeneous, and thus that model customer switching behavior follows a Markov formulation. However, this postulation is obviously inappropriate in most instances. Blumen et al. (Cornell Studies of Industrial and Labor Relations, Cornell University Press, Ithaca, NY, 1955) developed the Mover–Stayer (MS) model, a generalization of the Markov chain model, to relax the requirement of homogeneity and allow the presence of heterogeneity with two different types of individuals—“stayers,” who purchase the same kinds of products or services throughout the entire observation period; and “movers,” who look for variety in products or services over time. There are two purpose of this article. First, we extend the MS model to a Double Mover‐Stayer (DMS) model by assuming the existence of three types of individuals in the market: (1) stable and loyal customers, who have stable usage within the same company; (2) instable but loyal customers, whose usage varies within the same company over time; and (3) disloyal customers, who switch from one company to another to seek for new experiences or/and benefits. We also propose an estimation method for the DMS model. Second, we apply the DMS model to telecommunications data and demonstrate how it can be used for pattern identification, hidden knowledge discovery, and decision making. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012