装甲部(分)队整体作战效能评估

 为合理配比运用武器装备,提高装甲部(分)队整体作战效能,提出了一系列评估准则及公式有效评估装甲部(分)队整体作战效能。依据信息化战场条件下装备配置的特点,将装甲部(分)队武器装备分为主战装备、信息装备和保障装备。通过分析上述武器装备的各项性能指标,提出了武器装备作战效能评估体系,并以此建立了装甲部(分)队整体作战效能评估模型。实例分析表明,该评估模型可以为指挥员提供合理的作战决策方案,具有很高的实用价值。     

地形特征匹配辅助导航方法研究

对传统的地形轮廓匹配辅助导航算法进行了如下改进：首先在景象匹配的基础上对飞行区域作出预测,其次利用实测高程度列和预测高程序列匹配,对飞行器进行实时定位和下一时刻的航迹预测;最后利用递堆和缩小匹配网格搜索范围等手段减少计算量。该方法提高了地形轮廓匹配的实时性和精度,增加了飞行器超低空飞行的可靠性和机动性。     

带有输人输出时延的多变量系统鲁棒稳定判据

本文利用稳定分式分解理论研究了参数在设定区域内变化的时延系统鲁棒性问题.通过构造一检验函数,给出判定闭环系统鲁棒稳定的一个充分条件.     

KQML Agent语言在坦克分队CGF通讯机制中的应用

坦克分队CGF中通讯机制的研究是CGF研究的主要课题，也是目前研究的难题。充分利用Agent建模与仿真技术的优势，首次提出了利用KQML（Knowledge Queryand Manipulation Language）智能体通信语言实现坦克分队CGF中各种实体之间的交互通信与信息传递，并就一种对话模式的坦克智能体之闯的通讯机制进行了构建。最后通过一个例子对通信机制的合理性进行了验证，并得出合理的结论。这将为在坦克分队CGF仿真开发中通讯机制有效性、可靠性、透明性的提高提供有力的参考。     

自适应非最大抑制的Harris角点检测算法

 针对Harris角点检测中存在角点聚簇以及阈值选择困难的问题,通过分析Harris角点检测算法的实现原理,提出了自适应非最大抑制的Harris角点检测算法.该算法首先检测角点响应函数值为局部最大值的像素点,其次对所有局部最大值进行由大到小排序并且设置一个抑制半径,通过不断减小抑制半径提取角点,有效避免了Harris角点聚簇的现象,实现Harris角点在图像空间的均匀分布.同时,该算法能够解决阈值选择困难的难题,增强了算法的适应性.实验结果表明,该算法检测出的Harris角点在空间分布更加均匀合理,能够很好的适应图像拼接、运动估计等实际应用.     

改进的人工免疫算法求解武器-目标分配问题

为提高武器-目标分配（weapon-target assignment, WTA）模型求解的实时性与精确度,针对人工免疫算法（artificial immune algorithm, AIA）提出了一系列改进措施。在采用自适应锦标赛选择算子的基础上,引入“(1+λ)-选择”全局更新技术以提高算法的全局寻优能力,引入Memetic局部更新技术以提高算法的局部搜索能力,采用最优抗体抑制机制减小了AIA陷入局部最优的危险。仿真实验结果显示,改进的人工免疫算法（improved AIA, IAIA）具有较快的收敛速度及较高的收敛精度,满足WTA问题解算需求。     

坦克分队CGF实体智能机动行为仿真

以坦克分队CGF实体为研究对象,详细探讨了在“以人为主,人机结合”的建模指导思想下,运用BP神经网络和A*启发式搜索算法实现CGF实体智能机动行为的建模。改进了传统的侧重于仿真过程控制而忽视发挥受训人员的主观能动性的弊端,提出了以实际军事需求为牵引,以智能仿真为依托,兼顾高层决策可控和底层机动自主的设计思路。最后结合实际应用对模型进行了可行性验证。     

坦克分队计算机生成兵力(CGF)实体仿真研究

坦克分队CGF实体仿真模型是陆军作战仿真系统研制不可缺少的一部分。本文从建立CGF实体的抽象模型入手,研究坦克实体行为的表示、生成和控制方法。在分析了模拟系统中所需的CGF实体模型分类的基础上,重点实现了一般物理行为的生成方法,包括CGF实体的机动、侦察、射击、外弹道、射弹散布等模型,以及研究了坦克分队在虚拟战场中的路线规划、队形转换、火力运用等聚合级实体行为的实现方法。最后,从人工智能理论着手,就坦克分队CGF实体智能行为仿真的方法进行了理论探索,提出了相应的方案,为今后的实践性开发工作打下基础。