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1.
面向区域覆盖的多传感器优化布站
俞宙, 单甘霖, 段修生
现代防御技术 2018, 46 (
6
): 94-101. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2018.06.015
摘要
(
322
)
PDF
(6754KB)(
1282
)
可视化
针对约束条件下传感器优化布站问题, 提出了一种基于遗传粒子群算法(GA-PSO)的多传感器优化布站方法。首先网格化战场地理环境, 依据战场地理环境和战术条件建立布站约束矩阵;然后考虑任务需求, 建立基于探测覆盖率的目标优化函数;最后采用遗传粒子群算法求解传感器最优布站位置。仿真实验验证了所提方法的有效性和合理性。
参考文献
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2.
模拟电路故障的深度学习融合模型诊断方法
王应晨, 段修生, 单甘霖
现代防御技术 2018, 46 (
5
): 122-128. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2018.05.19
摘要
(
239
)
可视化
针对传统智能故障诊断方法因装备电路复杂和工作环境噪声等因素引起的诊断困难问题,提出了基于降噪自编码器和高斯深度信念网络的融合模型,来实现模拟电路的故障诊断。首先,降噪自编码器用于处理原始信号的噪声并学习低层特征;然后,深度信念网络基于所学习的低层特征来提取深层特征;最后将融合的深度特征融入softmax分类器中,对智能诊断模型进行训练。融合模型在模拟电路上进行了故障诊断实验,结果表明,所提方法具有优越的诊断性能。
参考文献
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多维度评价
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3.
多种未来空域窗配置方式下的毁歼效能分析
段修生, 王应晨, 单甘霖
现代防御技术 2018, 46 (
5
): 1-5. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2018.05.01
摘要
(
291
)
可视化
介绍了高炮未来空域窗射击体制的原理,分析了在目标与未来空域窗相遇时,时间及位置预测误差对理想未来空域窗产生的影响,提出了更优的多重未来空域窗配置方式和三维椭球形未来空域区配置方式,并以毁歼概率为指标对几种配置方式下的毁伤效果进行了分析。仿真结果表明,椭球形未来空域区配置方式毁伤效能最好,多重未来空域窗配置方式次之,减小了时间及位置预测误差带来的影响。
参考文献
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4.
高炮空域窗射击弹丸散布中心配置方法
孟凡东, 单甘霖, 段修生
现代防御技术 2018, 46 (
1
): 35-40. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2018.01.006
摘要
(
327
)
可视化
介绍了高炮未来空域窗射击体制的原理,提出了一种新的弹丸散布中心配置方法——菱形分布法,给出了空域窗射击的毁歼概率公式,并以毁歼概率均值和均匀度为指标对该配置方法的效果进行了分析。仿真结果表明,菱形分布法提高了对目标的毁歼概率,适于配置未来空域窗的弹丸散布中心。
参考文献
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