假设检验在军事工程应用中的若干问题

对假设检验这一统计学工具在军事工程应用中值得注意的若干问题进行了探讨,包括假设的设置、检验门限的设置和统计量的构造等,这些问题在理论上有一些一般的指导,但在实际工程应用中,需要根据具体问题进行设计,这中间涉及一些技巧和经验,也容易出现一些常被忽视的问题。指出了这些问题,并给出了在实际工程中应用好假设检验的一些建议。     

改进的固定边界上方气泡射流方向判定准则

前人应用开尔文冲量理论得到了判断固定边界上方气泡射流方向的Blake准则,但其预测精度在特定参数范围内不足。为此,通过考虑气泡内压力变化并引入边界效应,提出了改进的气泡射流方向判断准则,使用边界元方法模拟结果对其进行验证,比较了改进模型与传统Blake准则的预测结果,并分析了无量纲强度参数对改进模型预测结果的影响。研究表明,改进的模型比传统Blake准则具有更高的预测精度。改进的理论模型能够为水下爆炸、海底资源勘探等领域提供理论参考。     

综合考虑高阶人-机-环系统的等效拟配

等效系统拟配对于采用主动控制电传操纵系统的飞机的飞行品质评价具有重要意义。为了评价特定状态下飞机纵向整体品质的好坏,建立了综合考虑电传操作系统环节、驾驶员环节和大气扰动环节的人-机-环闭环系统。使用遗传算法对此高阶系统进行了降阶等效拟配,使用等效系统准则依据拟配后的等效参数进行了人-机-环系统的品质评价,并在驾驶员高延迟时间的条件下比较分析了使用等效系统准则与使用Neal-Smith准则得出的飞行品质的一致性。仿真结果说明了人-机-环闭环系统等效拟配评价的可行性、合理性。     

不完全信息下目标威胁等级判断模型

针对目前威胁等级判断模型在目标属性值缺失时不能进行有效判断的问题,提出利用已知数据来等比例替代未知数据的方法,并且依据模糊识别算法建立威胁判断模型。此外,分析了影响空中目标威胁判断的指标,结合实例分析表明了该模型的实用性。     

守常慎微则不违《廉政准则》

正"守常慎微"一词的意思是要谨慎地对待貌似细小的事物,不要轻视不利于君子修德养性的小节。领导干部不违反《廉政准则》的各项规定,需要守常、需要慎微。守常是为了使领导干部从权力、职务的光环和迷影中走出来,以一个普通党员甚至一个正派的普通老百姓的眼光去待人接物。强调慎     

营造风清气正的社会环境

正近年来,二师三十六团党委以抓好团、连两级组织党风廉政建设为重点,强化党风廉政建设目标职责,加大干部廉洁自律的教育与监督力度,严格执行上级党委"三重一大"的规定,发现问题及时纠正,努力营造风清气正的社会环境,确保了反腐倡廉工作为团场的"三个文明"建设保驾护航。抓实党员干部廉洁自律措施该团纪委建立健全惩治和预防腐败体系2013年至2017年工作规划,完善转变工作作风、权力运行监督等制度,形成团、连两级廉政的防控体系。结合今年党的群众路线教育实践活动,该团认真贯彻落实中央八项规定,反对"四风"。团党委中心组和各基层党支部每月组织一次集中学习,以《党章》和廉政准则等各项规定为准绳,严格遵守党的纪律,特别是政治     

希尔伯特-黄变换在脉冲涡流信号消噪与识别中的应用

针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。     

基于虚拟阵列的信号源数估计算法

信号源数估计是智能天线技术的一个基本问题,经典的信号源数估计算法有:基于信息论"AIC"算法"MDL"算法、假设检验、平滑秩序列法以及盖氏圆算法等,这些算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数近阵列阵元数时,会产生较大的误差。在Kullback准则基础上提出了一种基于虚拟阵列的改进算法,该算法通过对阵列接收的数据进行预处理,虚拟地增加阵元数,按照修正的规则,求取信源数。经仿真验证,该算法克服了经典算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数接近阵列阵元数时,准确估计信源数的难题。     

博弈条件下基于SINR的制导雷达波形设计

针对电子战环境中用于扩展目标检测的制导雷达波形优化问题,提出了3种博弈策略模型,并针对不同博弈策略模型分别给出了波形优化策略。在前两种模型中,以最大化信干噪比为准则,在杂波条件下采用注水法优化波形;在第3种模型中,给出了智能雷达与智能目标之间的均衡解,并采用两步注水法得到了最优波形设计方案。仿真结果展示了不同条件下制导雷达和目标的功率分配策略。     

灰色直接迭代建模在武器故障预报中的应用

武器系统故障数据常呈现出非等时距、随机性及非准光滑特性,不满足GM(1,1)的建模条件。为此,引入故障信息序列的导数作为建模的白化值,并使用迭代优化算法进行参数优化,从而构建灰色直接迭代GM(1,1)模型。同时,直接迭代建模可有效利用数据第一点的信息,建模时不需累加生成变换和还原处理,算法简单可行,可以有效解决武器系统贫信息状态下的故障预报问题。仿真结果验证了该模型对于实际武器故障序列具有较高的拟合和预测精度。为了解和掌握武器质量状态的发展规律提供了可行的方法。