空天环境对作战效能的影响——基于云模型的评估方法

空天环境作为传统战场空间的拓展,是打赢信息化战争、维护国家安全的重要战略高点。为更好了解空天环境对作战效能的影响,运用云模型的评估方法,从自然环境、作战平台、武器装备等方面对空天环境进行研究,以期对空天作战发展方向提供参考。研究表明,应根据空天作战时自然环境对作战的影响权重,增强空天作战平台与新概念武器自主适应环境的能力。     

通用后勤装备两级维修作业体系构建

为解决军队通用后勤装备三级维修体系在长期实行中呈现出的诸多问题,结合当前装备体制改革实际情况,提出了应构建两级维修体系。在分析两级维修作业体系基本架构基础上,绘制了完整的作业运行流程,描述了运行中相关具体内容,讨论了构建两级维修作业体系所需的关键配套内容。     

烟雾干扰光学制导武器中Mie散射系数快速算法

烟雾干扰光学制导武器中烟雾中的颗粒物的浓度、平均粒径的精确测量是评价武器隐蔽效果的关键指标。Mie散射中的消光系数计算是烟雾中颗粒物的平均粒径和浓度测量中的关键步骤。在传统Mie散射计算的基础上提出一种适用不同颗粒大小和复折射率的Mie散射系数算法。推导了散射系数计算公式,分析了不同折射率和粒径的递推公式。计算表明,该方法的计算精度高、范围广、时间短,适用于干扰烟雾中生成颗粒物的平均粒径和浓度在线测量。     

美军无人化装备的影响分析及我军后勤发展

美军装备建设起步较早,其信息化、智能化程度较高,已具备向无人化作战及无人化后勤保障转型的趋势。通过分析研究美军无人化装备发展,准确定位我军后勤装备发展思路,提出并确定我军无人化后勤装备发展策略,对于指导我军现代后勤建设具有重要的现实意义。     

中国空间安全形势

随着中国在太空领域的不断崛起,太空地位不断提升的同时,也面临着各种各样的挑战,这些挑战既有源自传统政治领域的大国阻挠,也有来自外太空的人类共同威胁。为了应对这些威胁和挑战,保护中国的太空利益和国家利益,我们需要从多方面着手,多管齐下,以维护日益重要的中国国家太空利益。     

应用Kalman滤波器估计放大转发双向中继联合信道

针对遵从放大转发协议的双向中继网络的联合信道估计问题,提出了一种基于Kalman滤波器的新方法。根据联合信道构成特点将其划分为自干扰部分及传输部分,通过AR模型对这两部分自相关函数进行近似化处理,建立了联合信道时变过程的状态方程,结合接收的训练序列信号,给出了具有Kalman滤波器形式的估计方法。在证明了该方法的一致收敛性质的同时,列出了误差性能限所满足的Riccati方程表达式。仿真结果表明,新估计方法相比于最大似然方法在均方误差方面具有明显的性能优势。     

基于虚拟时间延迟线阵列的联合频率—到达角二维谱估计

提出基于虚拟时间延时线阵列的联合频率-到达角二维谱估计方法,把经典的子空间方法推广到空时二维域并进行了改进.基本思路是估计空时噪声子空间和空时信号子空间,然后,利用两个空时子空间特征进行频率-到达角联合二维搜索.正常情况下可分辨的信源数远远超出阵元数目;在信号源宽带较大或信号源波长偏离阵列尺寸较远时,不会像经典方法一样出现大的偏差或估计信源角度范围受限;同时给出信号源的频率和到达角估计,更全面地反映了信号特征.     

基于自适应二阶终端滑模的航天器有限时间姿态机动算法

针对航天器有限时间姿态机动问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制算法。设计一种终端滑模面,保证系统状态能够在有限时间内沿滑模面收敛到系统原点;为克服系统抖振,设计了二阶终端滑模控制器,并采用参数自适应估计项补偿系统中的外部干扰力矩。基于Lyapunov函数法证明了二阶自适应终端滑模控制器能够保证闭环系统实际有限时间稳定。仿真结果表明,提出的姿态机动算法响应速度快、精度高,能够有效实现对系统抖振和外部干扰的抑制,具有重要的科学意义和工程应用价值。     

一种精确的基于周期序列的信噪比估计算法

文中针对多径信道,提出了一种基于周期序列的信噪比估计算法,利用周期序列良好的自相关特性,精确地估计了接收信号幅度和噪声方差,分析并推导了两径信道下信噪比估计的通用表达式,给出了算法实现的具体过程。仿真结果表明该算法整体估计性能较好,特别适合于低信噪比条件下。与现有的二阶矩四阶矩(M2M4)和频域估计算法相比,在信噪比为-5dB时,估计偏差在1dB范围内的概率分别提高了21%和55.5%。     

新能源产业快速发展

近两年来,随着经济结构调整、发展方式转变、节能减排的推进,十三师新能源产业呈现快速发展势头。十三师风能资源丰富,开发潜力大,有天山以北的十三师百万千瓦风电基地和天山以南的17号和18号风电场,规划风电场总面积约1103.2平方千米,规划总装机容量约5350兆瓦。到目前为止,已有15家企业与十三师签订风电开发框架协议,装机总容量3647.5兆瓦,项目总投资