相对收入水平与军事人力资本激励

人力资本是一种会动的资本,缺乏有效的激励机制时,他会流;因制度刚性而不能流动时,他会消极,会关闭自己的部分知识功能。在发挥收入的激励作用方面,相对收入水平更容易引起人力资本所有者的重视。所以,根据人力资本的素质,以受教育程度和技术水平作为标准,对军事人力资本实行差别定价,变防止人才流失为加强人力资本激励是完善军队内部人力资本管理的一个好办法。     

高精度空间非合作式相对轨道状态预报

为了解决接近空间非合作目标过程中的相对导航问题,提出一种基于相对轨道动力学方程和二阶龙格库塔积分公式的高精度空间非合作目标相对轨道预报模型。考虑地球J2摄动加速度,将目标轨道方程在参考轨道附近展开,保留至引力加速度差的二阶展开项,并进一步推导考虑J2摄动的参考轨道角速度和角加速度,建立相对轨道动力学微分方程;在给定相对轨道初值的情况下,采用二阶龙格库塔积分公式进行相对轨道预报。该模型采用数值积分方法,对相对轨道动力学模型形式没有限制,通用性好,适用范围广;选择低阶龙格库塔公式积分预报,既减少了计算量又保证了计算精度。设置高轨和低轨两种相对运动仿真场景,仿真结果表明了模型的通用性和精确性。     

一种机群相对定位方法

针对机群协同编队导航定位问题,通过分析机群协同编队的特点,建立了编队成员的相对运动模型并引入视觉观测信息,提出了一种基于相对导航的机群联合组网定位方法,理论分析及仿真结果均表明了联合定位结果能达到机群中各成员惯导位置输出的平均水平,有效地减缓了编队系统的定位误差发散速度。     

基于相对轨道根数的几种大椭圆轨道编队构形

大椭圆轨道航天器在较长轨道周期内运行于远地点上空,可以实现高纬度地区长时间的通信和预警,具有重要的军事应用价值.大椭圆轨道编队飞行可实现空间磁场探测、信息干扰等特殊空间任务.有必要研究大椭圆轨道的多航天器协同运动理论.完善了以相对轨道根数为变量的大椭圆编队相对运动模型,分析了模型的误差.推导并证明了几种特殊的伴随星相对运动轨迹:直线、圆、椭圆,给出了两颗以及三颗卫星形成特殊编队构形的条件.仿真结果表明,在二体条件下,对近距离大椭圆轨道航天器的相对运动,编队具有较高的精度.论文研究结论可为大椭圆轨道航天器编队构形初步设计提供理论指导.     

一种新的航天器相对导航视觉方法

研究了基于单目视觉的航天器相对导航方法,基于线性投影原理,建立包含图像特征与导航信息之间关系的非线性方程组。将非线性问题转化为最优化问题处理,针对该问题构建了目标函数,采用拟Newton方法解算该优化问题。进行了数值仿真,验证了该相对导航算法的有效性。     

层次分析法中相对权重的改进算法

以层次分析法为背景,分析了确定相对权重的常用算法存在的诸多问题.将和行归一法、方根法与乘幂法相结合,解决了迭代初值的选取问题.将Aitken加速技术引入乘幂法,构建了新的迭代数列,列出了新的算法步骤,解决了线性收敛问题.通过实例对比验证了改进算法的优越性.     

相对价格视角下的军队预算制度变迁

文章认为,从新制度经济学的角度来看,军队预算制度可以看作是各参与主体博弈的均衡,博弈初始条件的变化主要是相对价格的变化产生了现有制度下不能获得的潜在利润,而对潜在利润的追求导致预算制度由非均衡向均衡的变迁。文章在分析要素价格、信息成本和预算技术三种相对价格变化形式对军队预算制度变迁作用的基础上,提出促进军队预算制度有效变迁的措施:正确认识预算制度均衡与非均衡,完善预算激励与约束机制,兼顾正式制度与非正式制度建设。     

编队飞行相对位置姿态测量算法及实验

阐述了利用GPS实现编队飞行相对位置、姿态确定的基本原理。建立了相应的数学模型,比较分析几种不同的方案,并对相对位置、姿态确定中各种误差源及其影响进行分析。建立了一个实验系统,对算法进行验证,提出编队飞行的理论分析,算法研究,系统实现的几个研究思路。     

CEC/SINS组合的相对导航与定位算法

针对协同作战中高动态机动平台,CEC中基本的相对导航算法会产生较大滞后误差、引起过冲现象以及惯导误差随时间累积等问题,研究了一种基于CEC/捷联惯导(SINs)组合的相对导航算法,分析并介绍了算法的基本思想和特点,并对其滤波器进行了设计.仿真结果表明:该算法弥补了惯导误差随时闱积累的不足,提高了其导航精度和稳定性.     

一种基于单频GPS接收机的精确快速相对定位方法

研究了模糊度求解的两个阶段,即模糊度估计和模糊度搜索,通过改进的矩阵解耦算法和OMEGA算法,提高了模糊度求解的速度。通过实验证明,在2～3min内就可以正确求解模糊度,并且可以基本达到实时运算。     

基于OPENGL的面目标平均相对毁伤计算方法

目前,均匀面目标平均相对毁伤的计算无论是解析法还是模拟法都采用了将面目标离散化的思想,存在着离散方法困难、计算精度差等特点.基于OpenGL像素颜色混合机制,提出了直接用像素点对面目标进行离散的方法,并结合Monte-Carlo模拟方法实现了对均匀面目标平均相对毁伤的计算,给出了算法的实现步骤,通过计算实例对计算结果进行了分析.实验结果表明,此方法是计算均匀面目标平均相对毁伤一种快速有效的方法.     

基于相对观测量的多机器人定位

研究了多机器人队列利用相对观测信息在未知环境中进行同时定位的问题。当队列中某个机器人观测到另外一个或几个机器人时,利用这些信息来同时更新整个队列的位置及协方差矩阵,也即整个队列共享所获得的观测,来得到更精确的位置估计。每个机器人都携带内部及外部传感器,内部传感器感知机器人自身的运动,外部传感器能提供机器人之间的相对观测量,如相对距离和相对方位。利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合内部及外部传感器信息,对多机器人队列进行同时定位;并对不同的观测量及机器人个数进行了仿真分析,给出了不同情况下的滤波器结构,研究比较了它们的定位精度。仿真结果表明,利用机器人之间的相对观测信息,可以显著提高定位精度。     

基于相对密度的增量式聚类算法

基于聚类的相对性原则:簇内对象具有较高的相似度,而簇间对象则相反,提出一种基于相对密度的增量式聚类算法,它继承了基于绝对密度聚类算法的抗噪声能力强、能发现任意形状簇等优点[1],并有效解决了聚类结果对参数设置过于敏感、参数值难以确定以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。同时,通过定义新增对象的影响集和种子集能够有效支持增量式聚类。     

多传感器信息融合理论在无人机相对导航中的应用

为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究容积信息滤波算法。此外,还采用多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。数学仿真结果表明,该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。     

水下运载体与浮标相对导航方法研究

针对水下运载体与浮标相对导航主要依靠声学传递信息的问题,提出了不依赖声学进行相对导航的两种方法。拖曳式浮标法通过分析拖曳线缆在水中的三维空间形态获得相对位置信息;自由式浮标法为建立与训练神经网络模型,通过将采集数据输入此模型获得的输出信息,将浮标的位置向水下延伸。经仿真研究表明,两种方法原理上可行,为实际应用研究提供了依据。     

基于战术编队的相对导航GDOP分析

针对在实际作战中,飞行编队优先考虑战术原则,而忽视JTIDS/MIDS相对导航GDOP的现象。首先利用最小二乘法计算相对导航的GDOP值,其次根据战术原则建立编队模型,最后采用单一变量法,分析了平面位置关系、垂直位置关系及导航源的选择对GDOP值的影响,并将仿真结果与GPS定位导航的GDOP值进行比较。仿真结果证明,位置关系和导航源的选择对于改善相对导航的GDOP值,提高导航精度具有决定性的意义,且仿真结果为实际作战进行编队和选择导航源提供了重要参考。     

基于球坐标变换的双星编队伪距相对定位

针对NASA的ST -3中自主编队飞行 (AFF)的双星星座 ,讨论利用星载的类GPS高精度的伪距观测数据确定星座之间相对位置和时间参数的问题。在常用的直角坐标系中建立系统的数学模型 ,并进行解算 ;特别针对双星编队定位解算几何结构弱、解算结果的协方差矩阵不稳定而无法进行传统协方差分析的问题 ,提出了基于球坐标变化的伪距定位方法     

坚持思想政治教育内容相对稳定性与随机应变性的统一

思想政治教育内容是相对稳定性和随机应变性的内在统一 ,新时期思想政治教育要增强时代感 ,加强针对性、实效性、主动性 ,必须处理好两者的辩证统一关系     

基于多传感器信息融合理论的无人机相对导航状态估计方法

为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,本文以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究了容积信息滤波算法。此外,还采用了多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。论文还进行了相应的数学仿真,仿真结果表明该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。