单兵信息系统协同作战技术研究

协同作战是提高体系作战能力,发挥整体作战效能的关键,针对单兵班组在未来信息化条件下单兵作战单元协同作战的协同模式、协同流程、协同策略,协同指挥、协同作战效能评估等方面进行阐释,对未来单兵信息系统班组协同作战技术研究具有一定的指导意义。     

基于跨层协议模型的机间自组织网络优化研究

节点高速移动、拓扑动态变化、传输质量不稳定是机间自组织网络的基本特征,空中环境的特殊性使得网络适应能力和传输效率成为机间自组织网络面临的最基本挑战。分析机间自组织网络的功能需求、传统的分层协议模型在应用过程中存在的问题,提出机间自组织网络跨层协议模型和跨层优化方法,指出研究中面临的难题和技术方向,为机间自组织网络协议设计提供参考。     

基于多群体改进萤火虫算法的装配序列规划

为了解决机械产品装配序列优化问题,提出了一种基于多群体改进萤火虫优化算法的装配序列规划方法。建立了装配序列规划的数学模型,针对萤火虫算法收敛效率低的不足,借鉴混合蛙跳算法族群划分思想对萤火虫算法进行了改进,引用局部搜索与全局信息交换机制提升了算法性能;根据装配序列规划问题离散型的特点,定义了新的离散编码方式和粒子更新策略。通过实例仿真结果表明,改进后的萤火虫优化算法简单有效、稳定性好、求解精度高,能够稳定快速地给出装配序列最优方案。     

基于发布订阅机制的态势信息实时分发框架

针对战场态势分发信息量大、实时性要求高、不同用户需求差异大的特点,提出了一种基于发布订阅机制的态势信息实时分发框架。构建态势元数据模型,能够描述战场态势信息和需求方的偏好,将态势更新看成发布事件,需求方看成订阅者,设计基于态势数据元模型设计合适的匹配算法。在此基础上给出了态势信息实时分发框架,能够指导构建面向服务架构的新型战场态势信息分发系统。     

基于IDEA模型的坦克性能指标需求方案有效性分析

针对坦克车辆性能指标需求方案有效性分析的输入指标为区间数、具有模糊性这一实际情况,提出了一种基于IDEA模型的需求方案有效性分析方法,并详细给出了该方法的计算步骤和算法。研究表明,该方法能够有效完成需求方案的有效性分析,同时也简化了计算过程,使得分析结果更为客观合理,最后通过一个示例来验证模型的可行性和有效性。     

基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。     

反导作战多传感器任务规划技术

多传感器任务规划技术是反导作战中的重要研究内容之一,即解决如何发挥多维传感器资源的互补优势,构建"传感器-目标-任务"序列,以实现整体执行效果最优。基于JDL信息融合模型深入剖析了反导作战多传感器任务规划体系结构及其信息交互。在此基础上,结合反导作战特点,从应用和理论研究两个方面分别对多传感器任务规划技术进行了叙述。     

机动目标IMM三维并行滤波跟踪算法

由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。     

加速寿命试验下复合失效产品的可靠性评估

产品往往受随机失效和耗损失效两种模式的双重影响,通过构建复合寿命分布模型来表征这类产品失效规律。在加速寿命试验下,基于极大似然估计构造了该类产品寿命参数估计的数值算法;为了验证该寿命分布是否真服从假定的复合分布,构建了常应力等效失效数据的柯尔莫哥诺夫分布检验法;最后,以电连接器这一典型产品为例进行了工程仿真试验并进行数据评估,从而验证了评估方法的正确性。     

基于扩展多模型自适应估计的运载火箭伺服机构故障检测与诊断

针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测,在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。