俄罗斯军事人才生成机制对武警视级指挥院校任职教育的启示

俄罗斯军事教育注重培养学员的国家意识，强调教员必须具有很强的综合能力，教学方法灵活、实用，考试方法突出能力素质的考核。俄罗斯军事人才培养形成了注重实战演练、坚持岗位轮换、引进竞争机制、重视鉴定考核的良性机制，保证了人才培养的质量。武警部队初级指挥院校提高任职教育质量应借鉴俄罗斯军事人才培养方法，在培训内容、教员选拔、授课方法、考试形式等方面进行改革。     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。     

水下信息对抗中水声网络相关问题

水下信息对抗是海军信息化建设中需要重点考虑的内容之一.除了现有的声纳侦察之外,在未来的海战中,信息获取和信息对抗将更多地依赖水声网络的作用.因此,水声网络的相关问题必须得到重视.探讨了水声网络的一些关键技术,从信息对抗的角度分析了水声网络面临的挑战及应对措施.     

基于电容式噪声传感器的信号调理电路设计

在航空航天的飞行器遥测试验中,大推力火箭和导弹飞行时,由燃气射流引起的噪声会对飞行器的结构以及载荷造成巨大的危害。电容式噪声传感器由于其频率响应范围宽,被广泛应用于飞行试验中。电容式传感器工作时需要用恒压源供电,且其采集的信号受到外界干扰较大,输出电压值不满足大多数模数芯片转换要求。针对以上问题,设计了恒压源供电模块和隔直分压电路、低通滤波电路等调理模块,使其最终输出电压范围在0~2.5 V,满足模数转换芯片的要求。该噪声传感器的信号调理电路可靠性高,已经成功应用于飞行器发射试验中。     

多约束下的高超声速飞行器三维非线性自适应末制导律

面向多约束下高超声速飞行器末制导过程中的通道耦合、参数扰动、模型失配等突出问题,设计一种适于高超声速飞行器的三维非线性自适应末制导律。为了模型描述的完整性和简洁性,引入视线旋量和旋量速度的概念,并基于此建立三维制导参考模型和实际系统的表达式;为了保证制导律的鲁棒性和自适应性,基于自适应控制理论,设计一种三维非线性自适应制导律;通过数学推导证明了该制导律的稳定性。该制导律能够从理论上克服高超声速飞行器末制导面临的通道耦合、参数扰动、模型失配等突出问题,满足多约束制导要求。仿真结果验证了所设计制导律的有效性。     

基于复杂度特征的干扰识别算法

复杂度可以用来刻画信号的波形变化特征。文中使用了L-Z复杂度和分形维数这两种复杂度作为干扰识别的特征参数并结合支持向量机对干扰进行分类。仿真结果表明L-Z复杂度和分形维数计算复杂度低,且具有较好的类别差异度,同时文中提出的算法具有较高的识别准确率。     

线膛炮内膛图像膛线识别研究

提出了一种线膛炮内膛表面图像识别的分层次识别方案,并研究了膛线识别的算法。对于特定情况下的图像识别有一定的借鉴作用。     

水下监测系统的生存性定义与模型

当水下监测系统遇到外部攻击、发生故障和事故时,生存性为系统仍保证基本服务提供了保障.为准确衡量此类系统的生存性,提出了它的生存性定义、计算方法和系统模型.生存性定义为在指定工作环境下,受事件影响的系统服务仍能达到用户要求的能力,表示为系统服务性能的数学期望.根据这种定义和计算方法能更准确地判别系统设计是否满足生存性标准.在基于多状态系统的生存性模型中,服务性能是各子系统状态的函数,与系统的结构函数有关.子系统状态的概率分布由系统的可靠性和安全性决定.最后通过实例说明了生存性模型的有效性.     

对舰用监控系统中复杂多机通讯模式实现方法的研究

结合舰船电力网络绝缘监测装置 ,提出了一种解决舰船监控系统中复杂多机通讯问题的方法 ,对其实现中的关键技术进行了细致的分析 ,并给出了结论 .     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。