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"一名优秀狙击手如果是一棵树,枪就是从树枝上伸出去的树丫。"——成都军区某团下士班长、全军特等射手赵连权对"人枪合一"的理解。"从某种意义上说,我并没有中断学业,只是走进人生‘清华’继续深造。在这里学到的许多东西,可能在其他地方永远学不到。"——北京军区某装甲团大学生士兵刘刚中断在清华大学的学业,选择参军入伍,他认为自己的人生"清华"在军旅。     

空中反恐中保卫目标重要度指标体系研究

空中恐怖袭击具有突然性和随意性的特点,其目的是通过制造恐怖事件引起巨大影响,带来社会恐慌。通过分析空中恐怖袭击对袭击目标选择的特点,剖析其规律性,从而建立空中反恐保卫目标重要度指标体系和保卫目标重要度评价模型,对保卫目标进行科学有效地划定与排序,便于在空中反恐作战中对保卫目标及早进行确定、实施空中警戒范围划定和战斗部署。     

一种拦截机动目标的最优制导律设计

引入伪控制变量的概念,建立了线性化的描述导弹与目标相对运动的状态方程.应用线性二次型最优控制理论和改进剩余时间的计算方法,提出了一种拦截高机动目标的最优制导律.通过与比例导引律在平面拦截过程中的仿真结果对比分析,表明所提出的最优制导律在拦截机动目标时更为有效.     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。     

基于微动调制的SAR新型复合有源干扰方法

在静态虚假目标的基础上,利用有源运动调制干扰原理,提出了一种基于微动调制的SAR新型复合有源干扰方法。建立了基于微动调制的复合有源干扰信号模型,详细分析了该干扰信号对SAR的干扰效果,确定了各调制系数,最后进行了基于实测数据的仿真实验。结果表明,该方法具有距离向相干处理和方位向部分相干处理的特点,可对SAR在方位向上实现多个匀(加)速虚假运动目标的欺骗干扰效果。     

空间飞行器环绕进入绕飞轨道策略研究

研究了针对空间非合作目标的快速形成绕飞轨道的制导策略.首先建立了追踪星和空间非合作目标的相对运动方程,推导出形成共面自然绕飞的充分条件并以此作为制导的终端条件;随后针对实际追踪星发动机配置方案带来的欠驱动特性,基于规划相平面轨迹的方法提出了一种环绕制导策略;最后通过数字仿真验证了该策略的有效性.     

基于改进灰关联理论的目标类型识别模型研究

主要针对防空作战中对空袭目标类型识别需求,建立了一个基于变异系数法进行赋权的离散灰关联识别模型.该模型首先充分利用未知目标特征参数的变异程度,客观地对各指标进行赋权;其次对灰关联法进行改进,从置信距离出发用离散关联度更准确地描述两序列数据之间的关联程度,从而为目标识别提供更加可靠的辅助决策.实例分析表明,该模型方法简单,识别率高,具有很高的应用价值.     

“陪驾”陪出的祸

某部机关干部张某,利用大学同学在地方车管所工作的便利,未经驾校培训为自己办了一张地方驾照。今年上半年,他得知家里买了新车,心里既为自己成为有车一族感到兴奋,也为自己还不会真正开车感到着急。开车并不难,不一定要报昂贵的驾校,何况     

黄河口:流淌浓浓拥军情——山东省东营市“五项安置”工作经验推进惠军利民工程纪实

军转干部安置择优选岗、退伍士兵安置多项选择、随军家属安置分类保障、军人子女入学安置优先办理、退休干部安置跟进服务,是被山东省委、省政府、省军区誉为"东营模式"的拥军优属"五项安置"工作经验。该市把"五项安置"工作融入和谐社会建设,作为支持部队建设的基础性工作来抓,党委领导高度重视,职能部门协调配合,干部群众广泛参与,使"五项安置"工作走上经常化、制度化、规范化轨道,提升了军地融合发展的效益。他们的经验和做法值得借鉴。