提升地下战场作战能力研究

地下战场空间是一个相对独立的空间,其作战力量有一定的特殊性。随着信息化战争的程度越来越高,地下作战力量与其它空间的作战力量产生了密切的关系。本文重在探索构建全维、立体的地下战场作战力量即地下战场体系的建设力量、地下战场的作战力量,进行一体化联合作战。提出将决策管理力量、科研设计力量、施工建造力量三者有机融合,互相协作,推动战场建设,在建设的基础上,为信息化条件下的联合奠定力量基础。     

装备技术体系结构演化和超网络建模

装备技术体系结构演化模型是把握装备技术发展规律和制定发展战略的基础。文章系统梳理装备技术发展的体系特征,深入分析了其体系演化动力、要素和过程,将演化实体与关系抽象为超网络的节点和边,可以给前沿技术探测和装备技术体系评估提供新思路。     

美军联合作战规划与执行系统发展的启示

本文梳理了自20世纪60年代以来美军联合作战规划与执行系统的发展历程、当前现状、发展趋势,揭示了对联合作战规划与执行系统的认识误区,提出了适应未来作战环境的联合作战规划发展建议。     

步进加速试验中基于Gamma过程的可靠性建模方法

某型导弹电连接器属于高可靠性、长寿命产品,为了对其进行可靠性评估,设计了步进应力加速退化试验获取性能退化数据,提出了加速应力下基于Gamma过程的可靠性建模方法。以电连接器的接触电阻作为性能参量,并根据实际使用环境选择了温度、湿度作为综合加速应力;利用Gamma过程对样品退化规律进行建模并对模型进行了检验;使用广义艾林模型描述了样品退化率与温度、湿度之间的关系。在以上基础上建立可靠性模型,并采用极大似然法估计出模型参数,成功对该型电连接器在工作条件下可靠度值作出了预测。     

基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询

为了提高IETM数据查询的准确率,通过对数据模块编码层与XML内容层进行分析,结合N层向量空间模型查询算法,从IETM数据模块编码层中的型号识别码、系统层次码、信息码以及数据模块内部数据信息入手,提出了一种基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询算法,并通过IETM实例验证了该算法的正确性与实用性。     

求解CVRP问题的一种改进启发式蚁群算法

针对蚁群算法求解CVRP问题时收敛速度慢、求解质量不高的缺点,提出了一种改进启发式蚁群算法。该算法借鉴蚁群系统和基于排列的蚂蚁系统的优点设计信息素更新策略,既加强了对每次迭代最好解的利用,又避免了陷入局部最优;按一定比例使用基本方法和基于PFIH方法构造路径,扩大了算法的搜索空间;采用一种混合局部搜索算子,增强了算法局部寻优能力。实验结果表明,改进启发式蚁群算法可以大幅度减少车辆运行成本,具有较快的收敛速度。     

助飞鱼雷机动区域射击法攻潜能力研究

以飞航式助飞鱼雷为例,在分析助飞鱼雷攻潜过程的基础上,针对机动目标提出了在无指令修正情况下助飞鱼雷的机动区域射击法,并运用解析法对射击诸元进行解算。在建立助飞鱼雷作战能力仿真模型时,围绕捕获概率、鱼雷仿真和目标仿真等方面进行模型的构建,并采用蒙特卡罗方法进行仿真计算,分析采用机动区域射击方法时影响助飞鱼雷攻潜能力的主要因素及其规律,为更好发挥武器对机动目标的打击能力提供理论参考。     

透明栅控SOI薄膜横向PIN光电探测器的光电特性

透明栅控SOI薄膜横向PIN光电探测器,是一种以SOI技术和互补金属氯化物半导体工艺为基础,综合SOI器件和传统双极、场效应光敏器件的新型光电探测器。利用半导体器件物理和基本方程,介绍和分析了器件结构及其工作原理,建立电压、电流物理模型。应用SILVACO器件仿真软件,完成器件的数值模拟与验证。在中短波长工作段,器件光电流随栅极电压的增大而增大,表现出明显的栅压控制特性。全耗尽状态下,器件的内部量子效率在中短波长(400nm,450nm,530nm,600nm)的光辐射下,可达到96%以上,甚至接近100%。短波长下(280nm,350nm),量子效率最大值近80%。此外,器件的暗电流很低,光暗电流之比超过106,具有高灵敏度。     

时变信道下雷达辐射源个体识别的局部相关检验方法

辐射源个体识别是电子战领域的研究热点。针对时变信道下波形已知的雷达个体分类问题,基于似然比检验提出一种稳健的局部相关检测方法。该方法利用雷达波形中差异度较大的部分生成参考波形,构建假设检验模型进行信号分类,并通过比例因子调节参考波形的差异显著性。仿真实验表明,随着参考波形差异显著性增强,本方法识别性能明显优于直接最大似然比方法,具有较好的抗多径性能。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。