最近邻与长程移动模式下的 Lanchester作战动力学研究

在现代战争中,诸如空降兵作战、特种兵作战等部队的远距离转移和投送被频繁使用,这些作战问题明显不同于以往运用空间Lanchester方程所研究的最近邻移动作战问题。为了解释上述现代作战问题,文章引入新的长程移动模式——列维飞行,运用随机模拟方法对作战双方在最近邻移动、长程移动模式下的Lanchester作战时空动力学进行了研究,得到了这2种移动模式下稳定共存与非稳定共存的参量条件与临界曲线,并研究了不同参量情况下的斑图演化与密度时间序列曲线的变化情况。研究表明,这2种移动模式的动力学影响是不同的,列维飞行能明显提高搜索效率,使整体作战效率提高,战斗过程缩短。     

移动卫星网络仿真验证系统研究

移动卫星网络具有网络节点动态、多波束大覆盖、信息接入机动灵活、卫星节点处理能力受限等特点,目前现有的通用网络仿真软件很难模拟真实的卫星通信网络环境。构建一个移动卫星网络仿真验证系统,包括主控模块、仿真核心模块,以及HLA/STK接口模块等。通过典型案例设计和分析,仿真验证了卫星网络链路层和网络层协议,给出吞吐量、通信时延等仿真结果,从而证明该系统可以为卫星网络的关键技术研究提供有效的网络模拟环境。     

基于VMD-MA的GNSS-MR雪深反演方法

针对利用全球卫星导航系统多径反射(GNSS-MR)技术反演雪深过程中信噪比(SNR)序列趋势项分离不佳和反演结果波动较大的问题，提出一种基于变分模态分解(VMD)和移动平均(MA)的雪深反演方法。VMD算法通过自适应高通滤波有效分离SNR序列的趋势项，MA算法对初始反演结果进行平滑处理从而减少随机波动。选用瑞典KIRU站2021年前5个月GLONASS不同频段的SNR观测值开展实验，研究所提方法的可行性。结果表明：基于VMD算法的反演结果与气象站原位雪深相关系数超过0.95，均方根误差(RMSE)最低约5 cm，较传统算法减少近40%；经MA算法平滑处理后，反演精度进一步提高。考虑到GNSS站和气象站之间的差异性，选取GPS SNR反演结果作为参考数据源，不同参考数据源取得了一致的实验结论,验证了所提方法的可行性和有效性。