相依目标群状态转移概率矩阵的特性及其应用

本文对相依目标群的状态转移概率矩阵的性质进行了深入的分析,得到了若干重要结论,并在此基础上讨论了相依目标群系统的火力分配模型     

雷达抗干扰性能的测量研究

本文提出用得益矩阵对雷达抗干扰性能进行度量,对得益矩阵的建立及其在雷达抗干扰性能度量方面的应用进行了分析,并设计出一套自动测试系统,对雷达抗干扰改善因子进行测量。     

一类带扰动时变系统的运动稳定性

本文引进矩阵测度概念,讨论了一类带扰动的线性与非线性时变系统的运动稳定性,所得到的渐近稳定性条件改进了文[1]的结果,并去掉了文[4]中要求系统的线性部分为李雅普诺夫可化组的限制条件。     

巨型机求解大型稀疏问题的Krylov子空间法

求解大型稀疏问题最流行的方法是建立在子空间投影技术之上的。这类方法的主要吸引力是仅需要使用矩阵向量乘法。我们给出PCG、GMRES、Lanczos和Davidson算法及在YH-I上的实现,然后比较每一方法的优缺点,并尽可能讨论其并行执行。     

RBF神经网络在单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移辨识中的应用

在激光陀螺单轴旋转惯性导航系统中,单轴旋转可以自动补偿垂直于旋转轴上的惯性器件误差,却不能消除旋转轴方向上惯性器件的误差,因此单轴旋转惯性导航系统的导航精度主要由轴向陀螺漂移决定.提出了一种基于径向基函数神经网络的轴向陀螺漂移辨识方法,利用系统纬度误差和温度变化量作为训练集,针对系统热态、冷态两种情况对RBF神经网络进行训练,对轴向陀螺漂移的辨识精度达到0.0003°/h.试验结果表明:该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,使系统达到较高的导航精度,满足实际应用的需要.     

基于多信号模型的计量策略设计与验证

装备可计量性的理论方法研究对提高装备的计量保障水平具有重要意义。针对国内缺乏装备可计量性模型的现状,提出了可计量性分析设计的多信号模型方法。系统总结了可计量性多信号模型的基本理论,详细介绍了在单超差假设及不考虑组元可靠性、计量时间和费用影响下的超差检查用检定和超差定位用检定操作优选算法以及计量策略制定方法。建立了信号产生系统多信号模型,给出了超差-检定相关性矩阵,分析了信号产生系统的计量检定树,结论与信号产生系统实际检定方法相符,实例证明,此方法合理有效。     

双站测向与测时差组合定位精度分析

针对无源雷达测向与测时差组合定位问题,提出一种利用前者量测结果为后者构建假量测点和协方差的新方法,并采用凸组合法对测向与假量测结果进行融合,得出综合定位精度的分布。仿真结果表明,该方法能够有效地利用两种完全不同的量测数据,提高目标的定位精度,同时给出的GDOP理论值可以真实反映组合量测的性能,具有一定的应用价值。     

STCN的对岸打击时间协同冲突消解研究

为验证航空兵对岸打击中时间协同计划的可行性以及快速地调整时间协同计划,建立了任务间的简单时间约束网络(STCN),并转化成权值矩阵的形式.根据权值矩阵特点,提出了一种检测STCN一致性的权值矩阵法,大大降低了算法复杂度.为加快时间协同计划的调整速度,基于检测结果,提出了一种代价最小的冲突消解方法,避免了消解过程中的重复检测问题,提高了效率,使计划调整更加快捷高效.     

作战任务总量的迭代收敛性

为降低作战任务的复杂度,提高任务执行效率,研究了作战任务总量及其迭代收敛问题.首先,采用图形和设计结构矩阵,阐明反导作战子任务的复杂联系.再引入任务转移矩阵建立任务总量模型,总结迭代收敛条件.最后,综合考虑资源和时间约束,规划子任务优先级并优化作战资源配置.结合实例分析了任务总量迭代收敛规律的可行性和有效性,为反导作战任务规划提供了理论指导.     

Performance evaluation of a production/inventory system with periodic review and endogenous lead times

This paper considers a discrete time, single item production/inventory system with random period demands. Inventory levels are reviewed periodically and managed using a base‐stock policy. Replenishment orders are placed with the production system which is capacitated in the sense that there is a single server that sequentially processes the items one at a time with stochastic unit processing times. In this setting the variability in demand determines the arrival pattern of production orders at the queue, influencing supply lead times. In addition, the inventory behavior is impacted by the correlation between demand and lead times: a large demand size corresponds to a long lead time, depleting the inventory longer. The contribution of this paper is threefold. First, we present an exact procedure based on matrix‐analytic techniques for computing the replenishment lead time distribution given an arbitrary discrete demand distribution. Second, we numerically characterize the distribution of inventory levels, and various other performance measures such as fill rate, base‐stock levels and optimal safety stocks, taking the correlation between demand and lead times into account. Third, we develop an algorithm to fit the first two moments of the demand and service time distribution to a discrete phase‐type distribution with a minimal number of phases. This provides a practical tool to analyze the effect of demand variability, as measured by its coefficient of variation, on system performance. We also show that our model is more appropriate than some existing models of capacitated systems in discrete time. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007