基于仿真的武器装备体系作战能力评估研究

武器装备体系作战能力评估问题是当前武器装备体系研究中亟待研究的重大课题。分析了国内外相关领域的发展现状,结合实际,基于仿真,以军事需求、功能分析、指标建立、建模、仿真系统设计为流程,在考虑了作战样式和作战环境情况下,利用仿真手段,研究并提出装备体系的作战能力评估方法。     

时变条件下有宵禁限制的最短路问题

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量.同时,对于网络中的节点往往有宵禁的限制(curfews).给出时变条件下有软、硬宵禁限制的最短路模型,设计了求解时变条件下有宵禁限制最短路的算法,并对算法的复杂性进行了分析.最后给出了一个应用算例.     

中国股市波动的异方差模型及其SPA检验

以中国股票市场最具代表性的股价指数-上证综指的高频(High-frequency)数据样本为例,实证计算了以GARCH族模型和随机波动(Stochastic volatility)模型为代表的不同异方差模型对中国股市波动率的预测,并进一步运用SPA(Superior predictive ability)检验法,实证检验了不同异方差模型对中国股市波动的刻画能力和预测精度问题.实证结果显示,就中国股市而言,随机波动(Stochastic volatility)模型是预测精度最高的异方差模型,但在某些损失函数标准下,EGARCH模型也具有良好的波动预测表现.     

拦截器姿态控制系统切换控制方法研究

为增强拦截器姿态控制系统的鲁棒性,提出了一种切换控制方法来控制拦截器的姿态。该切换控制方法主要包括双重推力水平切换,相平面控制律与准滑模控制律切换和角度反馈切换。给出了高水平推力和低水平推力的切换逻辑,相平面控制与准滑模控制律的切换准则和角度反馈中俯仰角和攻角的切换策略。仿真实验表明,采用切换控制方法所设计的姿控系统可以适应大气层内外飞行,鲁棒性较强。     

基于GIS的河南省南阳市植烟田土壤肥力适宜性评价

在分析河南省南阳市烤烟种植区各项土壤肥力指标的基础上,建立了烤烟土壤肥力适宜性评价指标体系。运用模糊数学和层次分析法对土壤肥力水平进行了综合评价、分级。采用地理信息系统软件mapGIS绘制河南省南阳市烤烟种植区土壤肥力评价图。结果表明,唐河、方城和内乡的东南部由于植烟田土壤有机质含量和K含量高,为土壤适宜性较高地区;西峡、淅川、邓州和内乡的西部植烟田虽然土壤中有机质和含N量较高,但Cl-含量也比较高,为次适宜区。今后应注意改良土壤,加强N、P、K搭配比例的协调。图2,表3,参15。     

POSITIVE SOLUTIONS OF SINGULAR SUBLINEAR SECOND ORDER BOUNDARY VALUE PROBLEMS

1.IntroductionBoundaryvaluepr0blemsconcerningthegeneralizedEmden-F0wlerequationsx p(t)x'=O,(1)wherep(t)eC(O,1),p(t)20f0rtE(O,1),AER,havebeenstudiedbymanyauthors(see[1-51andthereferencestherein).InthispaperwetreattheDirichletproblem(1)withax(0)-bx'(0)=O,c…     

空天高速飞行器多传感器协同跟踪任务规划研究

针对空天高速飞行器连续稳定跟踪难题,构建了基于多智能体（multi-agent system, MAS）的多传感器协同跟踪任务规划框架,建立了面向空天高速目标协同跟踪的多传感器协同调度优化模型,并提出了基于自适应克隆遗传算法(self-adaptive clonal genetic algorithm, SCGA)的协同跟踪任务规划算法。仿真实验验证了所建立的模型、算法的合理性和优越性,对未来空天高速飞行器探测预警系统的构建具有一定的技术支撑作用。     

基于多普勒分辨的连续波合成孔径雷达成像方法

提出一种新的连续波(continuous waveform, CW)体制合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像方法。有别于脉冲波形SAR和调频连续波SAR通过发射宽带信号获得高距离分辨率,CW-SAR成像利用CW波形的高多普勒分辨率进行成像,通过将回波信号与尺度变换后的发射信号进行相关构造成像数据模型,该相关信号实际为场景散射系数在等多普勒线上的投影,基于该相关信号,采用滤波反投影图像重建算法进行场景反射率重建。该CW-SAR成像方法不仅适用于宽带和窄带CW发射波形,而且也适用于单/双基SAR和任意载机飞行轨迹。以双基情形为例,分析成像方法的性能,并进行仿真验证。     

基于PSO优化LS-SVM的小样本非线性协整检验与建模研究

针对小样本非线性时间序列,根据非线性协整的定义,利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机的方法,对小样本非线性协整关系检验与非线性误差修正模型建模进行研究,设计了方法的 逻辑流程. 对舰船维修费指数与物价指数进行实证研究,在协整关系类型判断的基础上,实现了小样本非线性协整关系的检验,建立了预测舰船维修费指数的非线性误差修正模型,并与线 性向量自回归模型进行分析比较. 研究表明：基于粒子群优化最小二乘支持向量机的小样本非线性协整检验与建模方法,刻画了小样本系统的非线性协整关系,所建立的非线性误差修正模 型具有较好的预测效果,能够有效地预测小样本非线性系统.     

LEARNING CAUSAL GRAPHS OF NONLINEAR STRUCTURAL VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL USING INFORMATION THEORY CRITERIA

Detection and clarification of cause-effect relationships among variables is an important problem in time series analysis. Traditional causality inference methods have a salient limitation that the model must be linear and with Gaussian noise. Although additive model regression can effectively infer the nonlinear causal relationships of additive nonlinear time series, it suffers from the limitation that contemporaneous causal relationships of variables must be linear and not always valid to test conditional independence relations. This paper provides a nonparametric method that employs both mutual information and conditional mutual information to identify causal structure of a class of nonlinear time series models, which extends the additive nonlinear times series to nonlinear structural vector autoregressive models. An algorithm is developed to learn the contemporaneous and the lagged causal relationships of variables. Simulations demonstrate the effectiveness of the nroosed method.