TOPSIS法用于地空导弹兵阵地选择

阵地选择是地空导弹部队进行防空作战的首要任务.分析了影响阵地重要性的主要因素,采取德尔菲法获得指标值,采用层次分析法得到指标权重,利用逼近理想解的排序法对待选阵地的优劣进行了定量分析.最后通过算例对算法的正确性和实用性进行了验证.     

雷达精度检验的数据分析

运用数理统计的理论、观点和方法对制导雷达精度检验中的数据进行了最优估计、检验和分析,解决了雷达精度的检验、判定和决策问题。为指挥决策提供数量依据。使数理统计具体化、工程化、实用化;雷达精度检验理性化。既丰富了数理统计的应用,又进一步规范、完善了雷达精度检验。     

离散事件系统分布式仿真的集中并行控制

详细介绍了离散事件系统异步仿真中的一种保守的事件／时间管理策略。包括集中式并行控制机制的基本框架、一些概念、定律以及相应的并行算法,最后举例说明了集中式并行算法的控制流程。     

简化协同反导作战任务冗余耦合变量的研究

针对战术弹道导弹的特点,提出简化反导作战耦合任务冗余耦合变量的策略。分析耦合变量的组成,根据全局灵敏度等式,推导出判断冗余耦合变量的依据。基于布尔型设计结构矩阵、可达矩阵和强连通矩阵实现粗粒度定耦操作,识别出耦合任务集。采用基于时间—耦合度的解耦算法进行细粒度解耦,优化耦合任务集的执行序列。该方法能够有效简化耦合任务的冗余耦合变量,缩短任务的完成周期,为高效完成反导作战任务提供了一种新策略。     

攻防对抗中指数射击策略最优性分析

研究了红蓝攻防对抗中的射击策略优化问题,即研究红方面对多个蓝方目标,如何射击能获得最大收益的问题。基于以往研究的局限性,为平衡红方射击收益和自身存活概率,引入和拓展Gittins指数应用于射击决策问题,考虑了蓝方目标退出战斗的可能性,以红方在自身被摧毁之前最大化杀伤蓝方目标的收益（或数量）为目标,对指数射击策略的最优性进行了讨论,拓展了定理1、定理2,给出推论1. 为进行比较,引入近视策略、完全策略和循环策略3种截然不同的射击策略,并给出近视策略最优性定理3. 实例设置了两个射击场景,在4种射击策略下计算红方的收益情况、杀伤目标情况和自身被摧毁情况,验证了指数射击策略的最优性。     

基于改进GRC和集成技术的混合数据聚类算法

在分析现有混合属性数据聚类算法存在问题的基础上,选用基于图论的松弛聚类算法作为解决问题的“基石”;引入基于“Local Scale”思想的高斯核参数计算步骤,对基于图论的松弛聚类算法进行了自适应改进,并对其点对距离计算过程进行了面向混合属性的度量扩展。在上述两步改进的基础上,结合聚类集成技术,提出了一种新的混合属性数据聚类算法,并进行了实例验证,结果表明提出的算法具有较强的参数鲁棒性和较高的聚类精度。     

基于改进灰色模型的TBM末段机动弹道预测分析

TBM再入段机动会导致防空反导武器系统对其的跟踪、识别和拦截困难。针对这一问题,文中提出了基于区间预测的Verhulst预测方法。首先利用区间预测对原始数据进行处理,将修正后的样本带入Verhulst模型进行预测。通过对算例验证,得到了较为合理的预测数据。对三种方法的预测数据进行对比分析可以看出,新方法收敛性好、误差小的优势。     

基于矩阵的作战任务建模及重组

本文基于矩阵的方法研究作战任务的建模和重组方法，以便高效地完成反导作战任务。首先，应用设计结构矩阵，定量描述任务之间的信息交互强度。其次，基于可达矩阵和强连通矩阵，识别并重组耦合任务集，实现粗粒度任务分解。然后，引入时间-耦合度的细粒度解耦算法，减少局部迭代循环。再采用缩减矩阵和层次递阶矩阵，建立多级递阶层次化模型，优化任务的全局层级结构。最后，结合案例验证了方法的可行性。     

用SIMAN遗留代码建立32位Windows仿真应用程序

文章详细讨论了对ＤＯＳ环境下的ＳＩＭＡＮ仿真语言进行３２位Ｗｉｎｄｏｗｓ化改造（Ｗｉｎ_ＳＩＭＡＮ）的过程和方法。并且完整地讨论了用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｆｏｒｔｒａｎ ＰｏｗｅｒＳｔａｔｉｏｎ ４．０、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＶｉｓｕａｌＣ＋＋５．０和Ｗｉｎ_ＳＩＭＡＮ创建３２位Ｗｉｎｄｏｗｓ仿真应用程序的方法和注意事项。关键部分用源代码加以说明并已调试通过。     

一种面向不确定数据流的模体发现算法

借鉴生物信息学中序列模式发现思想,提出了基于MEME（multiple expectation-maximization for motif elicitation）的不确定数据流模体发现算法。该算法根据不确定数据流的特点,设计了不确定滑动窗口的简化计算方法,改进了SAX（symbolic aggregate approximation）的符号化策略,用防空反导情报传感器网络中的一组不确定数据流验证了其可行性,通过植入不同数目模体的方法测试了其准确性,并在元组存在概率为1的条件下与已有算法进行比较,验证其有效性。