军事信息服务的概念体系及其应用

随着军事变革和信息技术的发展,传统的指挥控制系统已经无法满足联合作战的需求,下一代指控系统必然是基于面向服务思想构建的。针对该情况,介绍了军事信息服务的概念体系,提出了军事信息服务的逻辑结构,分析了军事信息服务的组成分类,并在此基础上,给出了基于服务的指挥控制系统构建框架以及军事信息服务应用模型,最后给出了结论。     

加强国防动员需抓好四个关键环节

应对多种安全威胁、完成多样化军事任务，是新形势下国防动员面临的重大课题和紧迫任务。新形势下加强国防动员工作，必须狠抓“预案制定、按纲施训、优化队伍、信息动员”四个关键环节．不断提升遂行多样化任务的能力。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征；为了降低人体行为特征维数，利用信息瓶颈算法进行词表压缩；利用生成模型，结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法，解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验，结果表明该方法具有更高的识别精度。     

一种基于知识辅助的MIMO-STAP抗干扰算法北大核心

针对有源干扰环境下机载MIMO雷达的杂波抑制问题,利用预白化的思想,提出了一种基于知识辅助的MIMO-STAP抗干扰算法——KA-J-STAP方法,首先利用载机平台运动参数、雷达系统参数、干扰方位等先验信息构造相关协方差矩阵,后利用相关协方差矩阵对接收数据进行预白化,对杂波和噪声预置零,对于预白化后的数据空时自适应处理。仿真结果表明,相比于未采用知识辅助的算法,所提KA-J-STAP算法在干扰环境下仍能保持较好的杂波抑制性能。     

基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

工作专班贵以“专”

为有效推动急难险重任务破题攻坚,遴选骨干力量成立工作专班,建立周期会商、信息传递、资源归集、责任分解等制度,集中优势兵力打主动战、歼灭战,是当下各级较为常用的一种工作方法。但也应该看到,实际工作中,各单位不同程度存在专班众多但运行不畅、人才济济但缺乏合力、“开张”许久但成果寥寥等问题。细究原因,就在于“专”的品质没有凸显、“班”的定位出了偏差。     

新兴信息领域动员发展的现状、问题及对策

新兴信息领域动员是信息动员的“制高点”。在全球新一轮科技革命和军事革命深入推进，我国新兴信息产业快速发展的背景下，信息领域的新技术、新模式、新业态为信息动员注入新动能。新兴信息产业的发展构成了新兴信息领域动员的基础，催生出一系列新型动员模式。我国新兴信息领域动员存在需求端拉动效应不够明显，供给端应用场景有待开发等问题。需优化新兴信息领域动员流程，打造层次分明联合保障梯队，推动重点领域贯彻国防要求，注重前沿高端技术动员应用，促进新兴信息领域动员潜力转化为实际动员能力，引领信息动员效能实现质的跃升。     

高炮火控系统模拟训练及综合评价系统

提出了一种新型的基于计算机及计算技术的高炮火控系统仿真模拟训练及综合评价系统的设计方案。这一方案不仅注重了系统实现仿真训练的基本功能,同时还利用计算机仿真优势,强调了对训练效果的评估及对训练模式的总结。提出了实时决策支持的新概念     

59D坦克火控系统的校准操作研究

通过分析坦克射击准备误差诸因素的地位变化情况,得出火控系统校准误差是影响首发命中的关键因素.在此基础上,重点研究了59D坦克火控系统的校准操作程序和方法,所得结论对部队科技练兵具有一定的指导意义.