UCAV编队协同对地攻击决策系统研究

针对UCAV编队对地攻击系统,提出了有人机UCAV联合编队协同对地攻击的概念,分析了有人机UCAV编队对地攻击的体系框架,提出了编队对地攻击的系统结构及其功能划分,给出了对地攻击的作战流程.基于UCAV编队对地攻击决策的复杂性,决策信息的分布性以及决策过程的层次性,提出了UCAV编队时地决策知识的表达和推理方法.     

SDI的技术课题和尖端技术(Ⅳ)——第四章 动能武器问题

一、前言 SDI指美国利用各种非核手段组成一个对付苏联核弹道导弹攻击的多层防御网。 第一层是在洲际弹道导弹的助推段和后助推段实现拦截。它利用天基定向能武器和     

两种射击方式下航空武器作战效能计算及其比较分析

齐射与连射是空一地攻击中最常采用的两种射击方式，以往的研究集中于独立连射下武器射击效能，而对齐射方式下武器射击效能未予足够重视。针对该问题，文章提出了对单个坚固目标攻击时，两种不同射击方式下空-地武器作战效能计算方法，而对每一种射击方式又考虑了多种不同情形，并进行定量的比较分析，为空-地武器的射击决策提供了依据。     

基于多Agent的舰艇编队对海攻击仿真系统

设计了一种基于多 Agent 的舰艇编队对海攻击仿真系统,采用自下而上的建模方式,应用面向Agent的仿真软件技术对系统中各个Agent进行建模并构建了系统的结构框架,采取Agent通信语言(Agent communication language,ACL)实现Agent间通信。仿真部分模拟真实舰艇编队协同攻击过程设计了舰艇编队对海移动目标协〖JP3〗同攻击流程,仿真中提出改进的遗传算法解决武器目标分配问题,在预测目标打击位置时提出了虚拟航路法。仿真结果表明,该系统与实际符合较好,可以为舰艇编队对海作战各个步骤中的算法进行综合仿真,验证了该系统的有效性。     

作战飞机对地攻击效能评估的markov模型

针对作战飞机对地攻击的效能评估问题，以单机对具有防空火力支援的敌地面目标打击为研究对象，运用markov随机过程理论，建立了攻击机对地攻击过程的动态模型，推导了状态转移矩阵。提出以“目标被击毁、攻击机存活”与“目标与攻击机同时被击毁”概率的加权和作为最终效能评估准则，一定程度上反映了战场指挥官的意志与作战意图。仿真算例验证了模型的有效性。     

基于记忆辅助动态UMDA的UCAV编队动态目标分配

针对无人作战飞机编队对地攻击过程中的动态目标分配问题,建立了针对联合目标的武器目标分配（weapon target assignment, WTA）模型,反映攻击方攻击意图及对目标内在关系的理解。提出基于记忆辅助的动态单变量分布估计算法（memory enhanced dynamic univariate marginal distribution algorithm, MDUMDA）对问题进行动态寻优,利用概率模型对动态寻优过程中的历史信息加以记忆和利用。仿真结果表明,所建立的WTA模型是合理的,MDUMDA能够有效求解动态WTA问题,其性能明显优于随机迁移算法。     

SGKW时间最短异面打击轨道的优化方法

天基对地打击动能武器(SGKW)用于从太空对地面高价值战略目标进行快速、准确的打击.针对最短打击时间要求,研究了SGKW异面打击轨道的优化设计方法.首先建立了SGKW的无量纲化空间运动模型,然后利用庞特里亚金极大值原理将时间最短打击轨道的最优控制问题转化为两点边值问题.由于约束条件中存在优化参数,一种基于"遗传算法+序列二次规划"的组合优化算法被用于求解未知参数.最后对上述方法进行了仿真验证.     

压制武器的作战仿真研究

首先抽象出了描述压制武器作战过程的基本组成要素,建立了压制武器作战任务的基本框架,然后对压制武器火力规划进行仿真建模;并对压制武器作战单元的机动仿真进行了分析;通过仿真试验分析了在遭受火力打击时装备毁伤率与机动速度之间的关系。     

基于贝叶斯优化算法的UCAV编队对联合目标的协同攻击研究

针对传统武器目标分配(WTA)方法中将目标视为彼此相互独立实体的不足,提出一种联合目标模型。该模型能够反映攻击方攻击意图及其对目标内在关系的理解。将贝叶斯优化算法(BOA)引入到协同攻击优化领域中。在目标分配的基础上定义一种武器-目标映射原则,通过该原则实现了无人作战飞机(UCAV)编队对联合目标的协同攻击。仿真结果表明了联合目标模型和武器-目标映射原则的合理性,通过与遗传算法(SGA)结果的比较说明了引入贝叶斯优化算法的必要性。     

命中精度的统计分析方法

以统计理论为基础,以研究命中概率为手段,提出了两种自导武器攻击弹道命中精度的统计分析方法．并讨论了武器各性能指标对命中精度影响的研究方法.     

杠杆率对预期权益回报率的影响研究

上市公司经营的核心目标为股东财富最大化,预期权益回报率是衡量股东财富变化的重要指标.本文研究了杠杆率对上市公司预期权益回报率的影响,据此讨论是否存在最大化预期权益回报率的资本结构.财务困境成本与代理成本的存在,使得我们难以从公司价值最大化的角度研究最优资本结构,因而从股东财富最大化的角度着手研究更为现实,隐含资本成本能较好地代表股权投资者的预期收益,进而反映股东财富的变化.本文使用Gebhardt-Lee-Swaminathan (GLS)模型对隐含资本成本进行测算,以此衡量预期权益回报率.本文通过实证发现,上市公司的杠杆率与预期权益回报率呈现倒"U"型关系,存在一个使得预期权益回报率最大化的最优资本结构,当杠杆率高于最优水平时,去杠杆有利于增加股权投资者的预期收益;而当杠杆率降至最优水平之下时,加杠杆有利于增加股权投资者的预期收益.     

基于结点工作负载的组织效能测度研究

在C2组织描述的基础上建立C2组织实例,包括过程实例与结构实例.通过C2组织结点工作负载的定义(包括内部工作负载和外部工作负载),提出基于结点工作负载的C2组织效能测度方法,并对C2组织实例进行了效能分析.     

基于STAGE的单舰防空反导仿真实现

单舰防空反导是现代海战中舰艇作战使用研究的重点和难点,也是舰艇战斗力形成的关键。在对舰艇防空反导仿真进行深入研究的基础上,提出了运用STAGE构建单舰防空反导仿真系统的基本框架,并详细描述了系统仿真模型的构建以及运用STAGE的实现方法。     

基于本体的分布式查询分解算法研究

针对相关领域数据分布在不同站点,数据源的准确定位是分布式语义查询系统的关键,提出子本体交叉递归推理方法,该方法利用子本体间相互交叉的特点,从增强子本体中获取隐含的查询结果,从而保证分布式查询的语义完整性,提高了查全率。在此基础上,将分布式RDF查询分解为多个查询片段的分解策略保证分布式语义查询模式的分布透明性。最后描述算法的详细设计过程,并分析时空复杂度,其结果分析表明算法具有较好的计算性能。     

基于多Agent的ISC协作管理

以集成供应链(ISC)作为复杂适应系统(CAS)角度,引入多Agent建模思想构建了ISC协作管理的原型,强调战略、组织、方法、信息、文化和过程集成性;并且考虑ISC协作抉策者的多元性和有限理性,在行为金融范式下基于效用理论构建了ISC协作干系者满意度模型。以此为内核,给出了原型中各Agent间的优化算法,为ISC的和谐性研究提供了一种系统分析方法。     

基于动态方差的指数期货到期日波动效应

基于有关文献中关于到期日效应的诊断方法,指出其中波动效应诊断方法中存在的缺陷。在此基础上,提出基于动态方差的诊断方法。与传统波动效应检验方法相比,基于动态方差的诊断方法能够根据金融数据的特征,充分利用研究时段中各个异常波动的信息,分析到期日与比较日(非到期日)之间出现异常波动的差异,进而动态地诊断波动效应。     

基于概念树的评估指标相关性研究

判别评估指标之间的相关性是评估指标体系优化中的基础工作之一，论文首先依据评估指标变量的参照点和单位将其划分为3种类型，然后研究评估指标变量的组合类型及其相关性分析方法，其次，引入一种新的方法－概念树方法分析评估指标之间的相关性，提出评估指标的概念树的构建方法及应采取的相应策略，通过举例说明该方法，还给出了如何处理在评估实践中常常出现的，在越高的层次上评估指标之间的相关性越高这一问题的建议，最后指出该方法可以应用在教育以及科研等评估领域。     

基于多尺度LSTM预测模型研究

航空发动机剩余寿命（remaining useful life,RUL）预测是设备故障预测与健康管理（prognostics and health management,PHM）的核心问题。针对发动机数据维度高、滞后性强和复杂度高等挑战,提出了一种基于自训练权重的多尺度注意力双向长短期记忆神经网络模型。通过不同尺度的双向长短期记忆神经网络（bidirectional long short-term memory neural network,BiLSTM）提取多尺度特征;提出一种基于自训练权重的融合算法,通过引入注意力机制进行不同尺度的特征筛选,以提高预测精度。将各模型在NASA的C-MAPSS数据集上进行实验对比,结果证明,所提出预测模型在准确率和均方根误差指标上均有所提升。     

传感器网络中基于k-GH模型的对偶密钥预置算法

由于传感器网络节点能量有限,传统的密钥管理方法（如：公开密钥加密技术、KDC等）不适合传感器网络,对偶密钥是传感器网络的一种基本的安全技术,如何结合传感器网络的特性提高对偶密钥性能具有十分重要的意义。依据传感器网络分组部署的特点,在KDC和基于多项式池的密钥预置模型基础上,提出了一种用于密钥预置的k-GH（k-Grid Hypercube）模型,并基于k-GH模型提出了一种新型密钥预置机制。理论与仿真分析表明,新算法具有更低的存储开销、通信开销和良好的安全性能,因此,是一种适合传感器网络的高效对偶密钥预置立算法。     

基于虚拟样机的武器系统性能评估方案

讨论了利用虚拟样机技术仿真的意义和重要性,概括了ADAMS的主要特点,介绍了ADAMS中用户自定义函数的编制,首次将其应用引入到武器装备研究领域。分析了影响火炮射击性能的主要故障模式,提出了火炮正常工作的三个基本准则。在火炮拓扑结构分析的基础上,结合Fortran语言编制了火炮故障仿真模块,在ADAMS环境下建立了火炮虚拟样机。制定了基于虚拟样机的火炮射击性能评估方案,并提出了火炮性能评估函数的概念。最后,对虚拟样机的应用前景进行了展望。