滤波器阶数对导航接收机时域抗干扰的影响分析

滤波器阶数是影响卫星导航接收机时域自适应抗干扰性能和计算复杂度的核心参数。为了解决当前阶数选取严重依赖工程经验而影响分析不足的问题,分析了滤波器阶数对导航接收机时域自适应抗干扰性能的影响,可为导航接收机低复杂度时域抗干扰的研究提供理论支撑。该分析面向不同干扰环境,分别以滤波器幅频响应和信号载噪比为评估指标,并通过仿真实验和实测对传统最小均方算法和改进型最小均方算法进行验证,提出了一种基于数字滤波器设计的自适应最优滤波器阶数的设计方法。实验数据分析表明,通过适当提升滤波器长度,可以有效提升时域自适应滤波器的抗干扰性能;在实际应用中,可根据实际抗干扰需求,对滤波器阶数进行优化设计。     

舰船水消防系统战斗损伤的智能重构决策与应用

针对当前舰船水消防系统监控点信息孤立、智能化决策程度不高的问题,构建了基于节点的水消防系统功能逻辑模型,提出了基于战斗损伤的水消防系统破损隔离重构使用智能决策算法,并据此开发了水消防智能监控系统。案例对比计算和系统测试检验的结果表明,该智能决策算法以及智能监控系统可以有效提升分析决策的速度和精度,显著提高指挥控制的效率,为水消防系统的战斗破损使用提供有效的支撑。     

针对SCPS-NP的协议分析方法

描述了卫星通信协议中网络层协议SCPS-NP的基本结构,阐述了BM算法与ID3算法原理,提出了一种新的针对空间传输协议的有效分析方法———NP-BM-ID3算法,并通过仿真实验进行验证。实验结果表明：通过将原有的数据集分类,该算法不仅有效地解决了模式串长度不足问题,而且减少了规则总数,在条件属性数量不变的情况下降低了运算复杂度。     

基于多目标约束的基本保障单元人力资源优化研究

针对装备维修工作中基本保障单元的人员优化问题,在维修过程中为保证以最少的人员在最短的时间内完成预定的维修任务,分析了修理工期与人员数量的关系,应用多目标约束理论建立了工期人员优化的多目标数学模型,通过预处理将模型转化为路径组合优化问题,并用改进的蚁群算法对模型的求解进行了研究,最后通过实例验证了优化模型及求解方法的有效性和实用性。     

基于单亲遗传算法的战时维修力量抽调模型研究

分析了影响维修力量抽调决策的因素,对装备维修力量的抽调问题进行了数学描述,建立了一种基于灰色关联度的多目标优化模型。针对装备维修力量抽调的非线性多目标优化问题,提出了基于单亲遗传算法的求解方法,该算法用换位算子取代了传统的交叉、变异算子,但仍然保持了他们的进化功能。通过仿真算例分析表明,该方法可有效求解多目标的保障力量抽调问题。     

一种用于军事情报分析系统的数据分类算法

针对实时情报自动化分析的实际需求,提出了一种应用于军事情报分析系统的数据分类算法(IDC),突破了原有的单层分类算法框架,构造了双层数据分类框架,设计和实现了各层的算法,验证了相关算法的正确性和有效性,扩展了现有侦察情报系统的实时情报分析和指挥决策功能。     

一种压水堆负荷跟踪控制方法

为有效协调反应堆功率与需求负荷能量间的平衡,提高运行过程的安全性、机动性和经济性,当前普遍采用压水堆负荷琅踪运行模式.由于反应堆系统具有高度复杂、非线性、时变等特点,鲁通方法很难达到良好控制效果.通过合理简化,基于集总参数方法建立了压水堆负荷跟踪系统模型,并据此模型要求构造了优化目标函数,采用改进的二次寻优混沌算法对现...     

基于自适应遗传算法的目标优化分配方法

提出了基于自适应遗传算法的目标优化分配模型,阐述了自适应遗传算法在目标优化分配中的应用,通过在计算机上仿真运行实例得出了目标优化分配方案。本方法对地面防空目标优化分配决策研究具有一定的参考价值。     

Single machine parallel batch scheduling subject to precedence constraints

We consider the single machine parallel batch scheduling problems to minimize makespan and total completion time, respectively, under precedence relations. The complexities of these two problems are reported as open in the literature. In this paper, we settle these open questions by showing that both problems are strongly NP‐hard, even when the precedence relations are chains. When the processing times of jobs are directly agreeable or inversely agreeable with the precedence relations, there is an O(n²) time algorithm to minimize the makespan. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004     

一种针对基因识别的GHMM简化算法

广义隐Markov模型是计算机基因识别的一种重要模型,它克服了传统隐Markov模型的状态段长成几何分布的缺陷,更加适合于计算机基因识别。其缺点在于计算量大,需要采用有效的简化算法。利用基因的结构特点,在不附加额外限制条件的情况下,提出了一种新的简化算法,其计算复杂度是序列长度的线性函数。对实际生物序列数据的测试结果表明了此简化算法的有效性。