武器装备体系对抗的一种研究方法

武器装备对抗的体系化是信息化战场的显著特征,然而体系对抗过程的复杂性使得体系作战效能研究相对较为困难。基于系统工程思想提出了一种体系对抗的研究方法,方法将研究内容分为四个层次:对抗交互层、系统损伤层、功能层、效能层,首先给出了各层次的定义。然后对该研究方法的思想和步骤进行了详细的阐述,通过建立各层次描述指标,研究层次间相互关系,在此基础上从分析体系对抗的物理规律入手,采用定量与定性相结合,依次完成各层指标的推理和计算,得到对抗条件下武器装备体系的作战效能。最后以导弹防御体系与具有突防能力的某导弹武器系统的对抗为例,验证了方法的有效性。     

变点理论在极值分布阈值选取中的应用

极值理论已经被广泛应用于解决金融、保险等领域的厚尾分布问题，而阚值的选取一直是极值理论实际应用的难点和重点。在已有研究成果基础上。本文尝试引入变点理论进行定量化的阈值选取。分析了变，最理论进行阚值选取的基本原理和方法，利用Burr分布产生的随机样本进行模拟，得到了较好的效果。并在此基础上运用S＆P500和Danish火灾保险数据进行了实证分析。     

污染物传输的两区非平衡吸附数值仿真模型

考虑不可动水和污染物的非平衡吸附特性以及微生物降解等因素,建立了土壤-水环境中污染物运移的两区非平衡吸附模型。基于自行编制的有限差分程序给出了二维仿真算例,模拟了农药等污染物在土壤-水环境中的运移过程,探讨了在不可动水和非平衡吸附影响下土壤中各相浓度分配的规律。模拟结果表明:土壤各相的浓度变化并不同步。可动水相浓度变化最快,对浓度分布起主导作用;不可动水次之;可动区吸附相浓度变化存在明显的滞后现象;而不可动区吸附相浓度变化最为缓慢,滞后现象最为明显。     

QoS保证的传感器网络拓扑控制算法的设计

传感器网络技术的发展对网络服务质量提出了要求,如何在满足一定的服务质量要求前提下实现能量的优化是传感器网络设计必须面对的问题。现有的相关研究主要集中在如何从路由层和链路层来保证一定的QoS指标,本工作将传感器网络中的QoS支持延伸到拓扑管理层,提出了一种支持一定QoS要求的高效的拓扑控制算法,该算法构造一种具有梯度分布特征的节点拓扑结构以平衡网络数据流在sink节点处的聚集。NS2仿真证明了该结构对QoS支持的可行性。仿真表明,该算法以较少的冗余节点增加可将延时和丢包率分别降低50%和40%,证明了该机制在高速率数据场景下的高效性。还通过NS仿真分析了算法实现中关键参数的选取原则。     

基于FIR数字滤波器的宽带噪声数值模拟

各种水声信号处理方法的性能分析和检验,都要求用数值模拟方法产生环境噪声场。分析了海洋环境噪声的空间相关性,基于噪声源的远场非相关假设,提出了一种任意空间分布宽带噪声场的数值模拟方法,该方法的关键是采用FIR数字滤波器实现高精度连续时延。对空间均匀各向同性噪声场的数值模拟结果显示,其空间相关特性及空间角度谱与理论分析基本一致,表明该方法是有效的。     

免耕对黑土蚯蚓数量和土壤密度的影响

以自2001年秋在吉林省德惠市中层黑土上进行的耕作定位试验小区为研究对象,对比免耕和常规耕作对东北黑土蚯蚓数量和土壤密度的影响.试验设计为裂区随机区组设计(免耕和常规秋翻两个处理),4个区组,种植作物为玉米和大豆.在玉米6叶期和8月末或9月初两次测定蚯蚓数量,土壤密度秋收后测定.采用SAS软件对2004～2006年的蚯蚓数量和土壤密度进行方差分析.试验结果表明,耕作方式、作物类型和采样时间对蚯蚓数量的影响较大,均达显著差异(P《0.05).免耕处理的蚯蚓数量是秋翻处理蚯蚓数量的2.4倍,种植大豆的蚯蚓数量是种植玉米蚯蚓数量的1.6倍,第1次的蚯蚓数量是第2次蚯蚓数量的1.9倍.耕作方式和作物类型对土壤密度没有显著影响.虽然免耕处理使5cm～10cm的土壤密度略有增加,但免耕的土壤密度与秋翻的土壤密度相比,并无显著差异.因此,同常规秋翻相比,免耕明显增加土壤中的蚯蚓数量,而且不会引起土壤的板结.     

包含数据丢失的迭代学习控制系统收敛性分析

为了分析数据丢失对测控信号无线传输迭代学习控制系统收敛性能的影响,首先分别得到了包含测控信号随机数据丢失影响因子的系统转移矩阵,然后研究了影响系统收敛速度的矩阵特征值和鲁棒收敛性的矩阵下三角内元素取值的变化情况。由分析可知,测量信号随机丢失会降低系统的收敛速度,而控制信号随机丢失会显著影响系统的鲁棒收敛性。最后,通过仿真实验证明了分析结论的正确性。     

维修性先验信息的融合方法

在利用Bayes小子样方法进行维修性指标验证时,针对维修性先验信息与现场维修信息为异总体的可能性较大的问题,分别建立了前期试验阶段维修时间信息向现场试验信息折合的内积模型和相似装备维修时间信息向待评装备维修时间信息折合的线性模型。采用随机加权法将先验信息转换为先验分布,并以现场信息为基准,根据各先验信息与现场信息分布模型中均值参数的差异程度来确定各先验分布的权重,然后通过计算综合先验分布与假设的正态分布的概率密度误差,对其融合后为正态分布的假设进行了检验,同时也提出了准确计算分布模型参数的方法。对某舰船装备维修性先验信息的折合与融合的实例表明了方法的有效性。     

单通道同频混合信号时延高效估计方法

针对单通道同频数字混合信号时延估计问题,提出了一种数据辅助的方法,将整个估计流程分成了基于数据辅助的时延粗估计与基于最大似然的时延精估计两个过程。该方法克服了以往基于最大似然同频混合信号时延估计的很多弊端,改进了搜索方式并探讨了消除时延模糊的方法,提高了估计精度。最后又分析了性能界,为本文方法的性能分析提供了理论依据。该方法较依赖于两路时延差,对频偏误差不敏感,仿真实验验证了该方法的有效性与实用性。     

基于异步动态的多机器人系统的一致性

研究通过无线网络进行通信的多机器人系统的一致性问题。多机器人系统在固定通信拓扑下可建模为特定的网络控制系统,考虑信道噪声、不确定短时延和数据包丢失等因素的影响时,其可进一步视作由丢包率约束的异步动态系统。通过构造李雅普诺夫(Lyapunov)函数,运用线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)方法,得到了该系统指数稳定的充分条件。为实现多机器人系统的运动一致性,设计了控制器;讨论了不同的指数收敛率对多机器人系统收敛速度的影响,并进行了相应的理论证明和仿真验证。