基于灰色加权马尔科夫的部队集成训练效果预测

针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。     

PMSM位置伺服系统新型融合控制策略

针对PMSM位置伺服系统存在非线性、强耦合等特征,提出了一种基于分数阶PID和分数阶滑模控制的新型融合控制策略。通过检测位置误差、速度及负载转矩,归一化处理后带入构造的二次性能指标函数,根据其数值动态改变分数阶PID和分数阶滑模控制器输入到被控对象控制量的权重值大小,从而确保提出的新型融合控制策略具有快速跟踪和抗扰动能力。数值仿真实验结果表明:新型融合控制策略比分数阶PID和分数阶滑模控制拥有优良的动静态性能和较好的鲁棒性。     

多雷达观测信号融合检测算法

针对海上小目标检测问题提出了一种基于多雷达观测信号层融合的检测算法。该算法对各个雷达的观测值按采样时刻进行排序,然后根据对应时刻的脉冲信号进行高阶互累积量计算然后在相关域上积累进行似然比检测。仿真分析表明该算法与基于贝叶斯准则的分布式检测算法相比,具有较低的复杂度和低信噪比条件下较高的目标检测概率。     

面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。     

颠覆性技术发展面临的挑战与对策

信息攻防作战力量既可以独立成军成战,又可以和各军兵种、各种武器平台无缝衔接、联合协同,以发挥无限的战争潜力,是以信息攻防新技术为支撑、以软硬打击新能力为标志的新型作战力量。从核心信息基础设施建设,信息攻击和防护能力建设以及信息攻防协同作战三个方面论述了信息攻防新型作战力量建设的重要问题及战法对策,对信息攻防作战的特点规律和技术手段进行了剖析。     

分布式指挥与控制关键技术及其发展

随着信息技术的发展,分布式指挥与控制已成为信息时代联合作战指挥的一种新方式。把握实施分布式指挥与控制主要环节的核心技术,运用物联网、大数据、量子通信、人工智能等前沿科技,是促进指挥信息系统在作战指挥领域发挥效能的关键所在。     

正确认识信息化战争的制胜机理

习主席强调,研究作战问题核心是要把现代战争的特点规律和制胜机理搞清楚。深刻认识信息化战争的五个时代特征,准确把握特点规律,真正搞清信息化战争的五个制胜机理,在将信息化建设成果转化为现实战斗力的过程中做到五个坚持,对于做好军事斗争准备,打赢信息化战争具有重要意义。     

美国陆军数据战略目标及实施

为深入研究美陆军数据战略目标及实施策略,为我军数据战略研究提供借鉴,文章对美陆军2016年发布的最新《陆军数据战略》进行分析,指出其目标是实现数据的可视化、可获取、可信任、可理解和互操作,并对美陆军数据战略的具体实施策略进行了剖析,指出美国陆军数据战略推动的是美军军事作战理论转型,从"网络为中心"转变为以"数据为中心"作战理念,其核心意图在于以数据优势实现指挥决策优势。     

地理信息服务系统软件架构设计

从目前我国指挥控制系统中地理信息使用存在的问题出发,结合指挥信息系统的实际工作需要和现代战争作战趋势与发展方向,应用服务化与网络化系统技术理念,提出了基于SOA的地理信息服务的软件架构,使部队现有的应用系统之间的地理信息协同与共享,为部队作战任务和决策提供地理信息的有力支撑,并给出了具体的软件模块设计。     

D-S证据理论应用中的一种验证方法

D-S证据理论是一种比概率论确定性弱的不确定性理论,它能将"不知道"和"不确定"两个认知学上的主要概念区别开来,在多传感器数据融合中具有广泛的应用前景.D-S证据理论在实际应用中却存在一个困难,当目标的个数较多时,需要计算的项数太多,容易造成漏项,引起计算错误.提出了一种确定计算项数的算法,作为验证计算结果的必要条件,并通过图解的方法找出需要计算的项.