基于Monte Carlo方法的一对二马尔可夫随机格斗模型

讨论了一对二马尔可夫随机格斗双方获胜概率计算问题。提出了一种新颖的一对二马尔可夫随机格斗任意对抗回合双方获胜概率的计算方法,该方法首先基于Monte Carlo仿真计算各个对抗回合中双方发射次序的概率分布,再利用全概率公式确定马尔可夫链的状态转移概率矩阵,从而克服了马尔可夫随机格斗模型往往只能提供无限对抗回合之后格斗双方获胜概率的缺点,为运用马尔可夫随机格斗研究火力运用和弹药分配提供了新途径,并用实例说明了该方法的有效性。     

角度闪烁干扰对地空导弹火力拦截能力的影响

角度闪烁干扰对地空导弹火力拦截能力的影响,是电子对抗部队迫切需要解决却又缺乏系统研究的难题。为解决这一难点问题,首先在研究杀伤区纵深和掩护扇区受干扰变化的基础上,分析了双机闪烁干扰对地空导弹射击目标脱靶量及射击次数的影响,然后建立了角度闪烁干扰条件下地空导弹对目标的合成杀伤概率计算模型,最后通过算例验证模型的有效性,得出了具有实用价值的结论,可为空袭作战中作战效能评估提供参考。     

水面舰艇防空武器射击效能评定

武器射击效能就是武器系统完成规定任务程度的度量,为了表征这种"有效程度",射击效能的评定必须采用某些数量指标.基于军事运筹学和概率统计学理论,采用国际上通用的评定指标对水面舰艇防空武器射击效能进行分析和研究,建立了单一防空武器系统和多种防空武器系统综合射击效能评定的数学模型,为水面舰艇防空武器射击效能的评定提供了一种方法.     

射击门与命中概率分析

详细讨论了火控系统设置射击门前后的命中概率,针对不同的距离区间,给出了在射击门下命中概率的计算公式。     

应用Bayes分析方法鉴定误码率

本文应用了Bayes分析方法,即依据样本考虑先验知识,进行统计推断“可信度”。由此推导出了误码率计算公式,从而在数据传输试验中实现了不需要测试设备,只需计算重发次数,传输总次数,即可求得误码率,同时给出其风险,为科学鉴定误码率提供了理论依据。     

Monte Carlo方法在计算机辅助布防中的应用

借助于统计推断的有关原理,提出了一种评估多个火力单元射击一批目标教果的方法。该方法可以为防空批导武器系统的合理布置提供参考,也可以用于评估一个已布置的防空反导系统的有效防卫能力,为最大限度地利用防空反导兵器提供依据。     

毫米波相控阵雷达弹丸脱靶量检测概率分析

定量分析了雷达检测波门及波位的设置、搜索周期、目标及弹丸运动的速度,方向等因素对弹丸检测概率的影响,并针对给定的参数和航路对检测概率进行了计算机仿真。     

多类传感器航迹参数关联研究

采用层次型数据融合结构,研究了防空作战(AAW)系统中多类传感器航迹相关问题。首先对目标航迹的真实跟踪概率(TTP)进行了讨论,在两个模型假设的基础上给出了TTP的计算公式。提出利用渐近分析理论研究多类传感器相关参数及其在时间域上参数方程的航迹参数关联问题。在此基础上设计了多类传感器系统中上层处理节点航迹相关算法。     

模拟法计算自导鱼雷命中概率的检测模型

系统、深入地阐述了检测模型的建立与使用等问题,并讨论了如何通过检测模型的有关处理,考虑鱼雷实航工作中各种因素的影响。最后以ＭＫ４６鱼雷为例,讨论了检测逻辑判别问题     

Augmented nested sampling for stochastic programs with recourse and endogenous uncertainty

We propose a novel simulation‐based approach for solving two‐stage stochastic programs with recourse and endogenous (decision dependent) uncertainty. The proposed augmented nested sampling approach recasts the stochastic optimization problem as a simulation problem by treating the decision variables as random. The optimal decision is obtained via the mode of the augmented probability model. We illustrate our methodology on a newsvendor problem with stock‐dependent uncertain demand both in single and multi‐item (news‐stand) cases. We provide performance comparisons with Markov chain Monte Carlo and traditional Monte Carlo simulation‐based optimization schemes. Finally, we conclude with directions for future research.