基于L曲线的跳频信号重构正则化参数优化

研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题,对跳频信号的稀疏性进行了分析,采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上,通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明,通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下,能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．     

近似平面场景多视点图像拼接算法

以小型无人机对地观测为应用背景,研究了近似平面场景多视点图像拼接问题。对于已知粗略相机位姿的情况,提出一种融合相机位姿信息和图像特征点对应信息的方法,采用直接稀疏Cholesky分解方法求解拼接全局优化问题。由该方法得到的拼接结果没有全局变形,局部拼接误差也得到了明显的改善。对于相机位姿未知的情况,先采用structure-from-motion(SFM)方法恢复相机姿态和场景稀疏结构信息,再采用稀疏全局调整方法获得最终的图像变换参数。通过沙盘图像和真实的航拍图像拼接实验验证了算法的有效性。     

空降作战实验技术框架

开展空降作战领域新思想、新概念、新方案、新技术的实验研究,在实验室设计"未来战争",是开拓认识、驾驭、赢得信息化条件下空降作战广阔空间的有效途径。探讨了空降作战实验的内涵,提出了空降作战实验设计的总体技术结构框架。在此基础上,重点研究了空降作战实验的模型体系结构,并对空降作战实验应用系统的体系结构设计进行了深入分析,旨在为空降作战实验的顶层设计研究及具体实现提供参考。     

对装甲旅（团）专业技术人才队伍建设的几点思考

人才是战斗力生成的关键之所在.装甲旅(团)是我军作战与编制的实体,装备保障专业技术人才培养与管理至关重要.装甲旅(团)必须盘活用人视角,把握人才成长的内外因素和一般规律,科学筹划专业人才发展战略,促进专业技术人才队伍不断发展壮大,以适应两个根本性转变的要求,迎接世界新军事技术革命的挑战.     

【专题】人工智能装备质量监督效能研究

近年来,人工智能技术迅速发展和渐趋成熟,在装备领域的应用大放异彩,极大地拓展了传统装备性能,特别是自主性和智能化水平。但人工智能算法本身固有的逻辑推理性差、具有不可解释性和需要学习训练等特性给人工智能装备的质量监督带来了新挑战,现有评价手段的欠缺也使人工智能装备发展在实用可靠方面充满不确定性。本文在总结归纳人工智能装备新特性拓展和质量监督新挑战的基础上,重点围绕有效提升人工智能装备的质量监督展开研究。提出应在夯实基础能力设施建设、注重日常数据采集整理、灵活技术状态管控、研究有效评价手段、强化人才队伍建设和闭环质量信息反馈与利用等六方面加强人工智能装备质量监督的措施建议,以期为人工智能装备的发展建设提供参考。     

基于动态神经网络的装备技术状态预测模型

装备的技术状态受多种因素的影响,诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、非线性的关系,同时这种关系还是动态的。根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。     

信息化战争环境下的军事装备管理系统组织重构设想

针对信息化战争环境下对军事装备管理系统的新需求,提出了军事装备管理系统组织结构设计的原则,分析了军事装备管理系统组织结构的3种基本类型。在此基础上,依据需求,在探讨了军事装备管理系统重构原则的前提下,进行了军事装备管理系统重构设想,为军事装备管理系统组织变革提供前瞻性的指导。     

用赋形天线提高炮瞄雷达性能

"炮瞄雷达搜索天线系统"在原某型炮瞄雷达的基础上,通过展宽其垂直方向的波束宽度,使其成为赋型天线,并加装高放,来提高炮瞄雷达的性能。介绍了它的组成和战技性能,重点阐述了该系统对部队作战效能的影响,并对其可能产生的战术运用效果进行了简要的预测。     

信号的直接采样理论

经典的采样定理建立了带限信号与其均匀采样值之间的联系。本文对采样定律作了三点补充 :1)给出在定理条件不满足时 ,由均匀采样值恢复的信号与原信号的误差表达式 ;2 )用简洁的方法分析了带通信号的均匀采样问题 ,得到了采样率应满足的条件 ;3)研究了一种特殊的非均匀采样情况 ,给出了采样率的可取范围以及由非均匀采样重构原信号的公式。这些都是对经典采样定理的丰富和深化。     

从××式坦克看新装备技术保障相关制度的完善

本文根据××式坦克在部队的使用情况,对现行技术保障制度的不足进行了初步的分析提出了完善新装备技术保障制度的建议。