基于BP神经网络装甲车辆电气设备故障诊断的研究

研究了装甲车辆电气设备故障的智能诊断,设计了基于BP网络的故障智能诊断系统。采用C8051F040单片机完成数据的采集和预处理,上位机应用C+ +builder和MATLAB的混合编程完成故障利用BP网络的诊断过程。研究结果表明,提高了设备故障诊断的准确度,实现了装甲车辆电气系统故障诊断的自动化、智能化。     

常用航迹初始化技术分析

评价了四种常用的航迹初始方法的性能,这四种方法是:基于规则的方法,基于逻辑的方法,霍夫法和改进的霍夫变换法。详细描述了这四种方法,针对距离方位系统,通过蒙特卡洛模拟比较了在杂波环境下各种算法对于捕获新航迹和产生虚假航迹的概率,特别是多目标的情况下。     

目标对抗条件下反舰导弹突防概率计算与分析

针对反舰导弹攻击水面舰艇的特点,在分析目标舰艇对反舰导弹发现概率的基础上,研究了目标舰艇采用各种手段对抗来袭导弹时对反舰导弹突防概率的影响。设计了分别适应冲淡干扰、转移干扰、质心干扰、对空导弹抗击和近程火炮抗击的一系列数学模型,并推导出突防概率的计算公式,仿真分析验证了所建立模型的正确性。该公式不仅考虑到了目标舰艇对来袭导弹的发现概率,而且顾及到了可能用到的所有对抗手段,比较符合实际情况,由此得出的结论对水面舰艇攻击战术有一定的参考价值。     

Effective attacks in the salvo combat model: Salvo sizes and quantities of targets

This article considers two related questions of tactics in the context of the salvo model for naval missile combat. For a given set of targets, how many missiles should be fired to produce an effective attack? For a given available salvo size, how many enemy targets should be fired at? In the deterministic version of the model I derive a simple optimality relationship between the number of missiles to fire and the number of targets to engage. In the stochastic model I employ the expected loss inflicted and the probability of enemy elimination as the main performance measures and use these to derive salvo sizes that are in some sense “optimal.” I find that the offensive firepower needed for an effective attack depends not only on a target's total strength but also on the relative balance between its active defensive power and passive staying power. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

基于被动雷达和红外传感器的数据融合

提出基于被动雷达和红外传感器组成的复合探测系统,利用D-S证据理论提高目标识别率,借助神经网络改善目标跟踪算法的性能,同时保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单,尤其是减少了数字计算上的复杂性。仿真结果表明了应用新算法的复合探测系统的有效性。     

面向管理员的网络可生存性建模与计算

从网络系统安全评价和管理的角度出发,紧密结合可生存性定义和可生存性的四个特征属性,建立了面向管理员的网络可生存性量化模型;给出了该模型的算法流程;提出了面向管理员的网络可生存性计算公式,该公式中包括恢复率和系统状态转移矩阵的计算方法,反映出可生存性对网络空闲资源和恢复时间的要求;最后进行了面向管理员的网络可生存性计算的仿真实验,表明可以利用有限的网络资源实现高水平的网络可生存性。     

基于BP神经网络的D-S证据理论及其应用

命题基本概率分配(BPA)的确定是D-S证据理论得以广泛应用的关键之一.目前,大部分确定方法受专家知识偏好影响较大,难以反映客观情况.将BP网络运用到基本概率分配的确定过程中,使得BP网络和D-S证据理论两者有机地联合应用,这样既可利用D-S证据理论来表达和处理不确定信息,又可以充分发挥BP网络的自学习、自适应和容错能力.文中建立了基于BP网络的D-S证据理论的故障诊断模型,并给出了证据的融合算法.仿真实验表明,该模型可行.     

基于多元高斯概率分布的无线局域网定位方法研究

针对无线局域网环境及室内目标定位需求,研究了基于接收信号强度指示的定位技术,提出了一种基于多元高斯概率分布的信号强度模式匹配方法,讨论了定位系统框架。试验结果表明,该方法具有较好的室内定位效果。     

基于动态神经网络的装备技术状态预测模型

装备的技术状态受多种因素的影响,诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、非线性的关系,同时这种关系还是动态的。根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。     

基于模糊评判的装备战损修复率评估

装备战损修复是保持和恢复战斗力的重要因素,而现在尚无明确的方法对修复率进行准确的评估.将模糊评判法引入评估过程中,通过分析各影响因素,运用模糊评判的方法进行量化,并根据战损装备修复流程图将各因素进行综合评判,确定了较为科学合理的装备战损修复率计算方法.