雷达装备战场抢修等级量化决策研究

针对雷达装备战场抢修（battlefield damage assessment and repair，BDAR）中存在的问题，结合雷达部队组成和部署的特点，定义了雷达装备的战场抢修等级，分析了影响抢修等级决策的要素及其在抢修时间计算模型中的贡献关系，建立了抢修等级决策的数学模型，为上级决策层提供了决策依据。最后，通过实际应用实例，说明了该决策模型的可行性。

基于动态新息模型的雷达装备故障趋势预测

准确的故障趋势预测对于雷达装备的预防性维修具有重要意义;而灰色GM(1,1)预测模型和时序AR(n)预测模型又各有其优缺点,如将二者有机结合则可取长补短、相得益彰;根据雷达装备重要器件的状态监测信息建立动态新息GM(1,1)-AR(n)预测模型可准确预测其故障发展趋势,进而可建立雷达整机的故障趋势预测模型。

装备战损评估系统信息建模

装备战损评估系统是一种计算机辅助装备BDAR分析的软件系统,战损评估系统的信息建模是系统开发的基础。在战损评估系统用例分析的基础上依次建立了基本功能项目模型、损伤模式影响模型和装备抢修模型等,研究了模型的主要信息元素和信息元素之间的关系,给出了形式化的信息模型。通过雷达装备战损评估系统的研制验证了模型的有效性。

基于E-R-P知识表示的装备保障信息系统集成建模

针对装备保障信息系统建设过程中的"信息孤岛"问题,提出了装备保障信息系统集成的概念,介绍了信息系统工程领域的系统集成理论和基于E-R-P(Entity-Relation-Problem)知识表示的建模方法,对装备保障信息系统集成建模进行了研究,并以雷达装备保障系统3个子系统的集成建模为例,详细阐述了基于E-R-P的装备保障信息系统集成的建模过程。

面向干扰/抗干扰技术研究的雷达建模方法探讨

以雷达干扰/抗干扰技术研究为应用需求牵引,首先针对2类仿真方法涉及的四种模型粒度,分别给出了优缺点和用途分析,然后介绍了雷达信号级建模基本流程,重点讨论了雷达信号级建模逼真度问题,最后对雷达信号级模型验证方法进行了分析。

雷达状态监测数据处理方法

在雷达装备的质量评估工作中,如何对状态监测数据进行有效的处理对后续装备质量评估起着至关重要的作用。本文采用模糊聚类分析理论,提出模糊信息优化处理的方法,有效解决了采用有限的状态监测数据对雷达总体质量进行评估的问题。首先将这些监测到的状态信息通过模糊最佳分类法进行有效分类,提取出能够表征雷达装备质量的特征信息,并利用连续隐马尔可夫模型作为状态监测器,计算出雷达装备质量在未知状态下的KL距离,将不太明显的装备质量特征转化为变化明显的KL距离,并用其来评估雷达装备的质量,实验验证了该方法的有效性。