中国上市军工企业X效率实证分析

文章以我国38家上市军工企业2003-2006年的面板数据为样本,采用随机前沿生产函数方法研究了改制后我国上市军工企业的效率。研究结果表明,1999年我国军工企业的改制产生了积极作用,改制后上市军工企业的平均效率高达0.9769,效率损失极其微小。文章同时以X效率为理论基础分析了影响上市军工企业效率的因素,发现适度的股权集中度、优越的地理位置、较高的经营能力和人力资本的质量都有助于效率的提高,而作为股东身份代表的"国有股"对企业效率也有积极影响。文章的研究为进一步提高我国上市军工企业的效率以及为其他军工企业的改制提供了重要的经验证据和战略依据。     

构建预备役部队快速动员能力评估体系的意见

快速动员能力是预备役部队战斗力的重要组成部分。新形势下,要着眼推动预备役部队全面建设科学发展,试行构建快速动员能力评估体系。     

适用于北斗混合星座的相对定位随机模型建模策略

为提高模糊度解算成功率和基线解精度,提出适用于北斗的相对定位随机模型建模策略,即混合随机建模策略。采用最小二乘方差分量估计方法对北斗单差观测量方差进行估计。对处于不同高度的三轨道卫星观测量方差分别建模:对地球静止轨道卫星观测量方差采用载噪比模型建模,对倾斜地球同步轨道卫星和中地球轨道卫星观测量方差均采用仰角模型建模。根据不同模型实时组建观测量的随机模型。试验结果表明:相比于采用传统简化模型和单一的仰角或载噪比模型,混合随机模型能更加真实地反映不同卫星观测量的随机噪声特性,模糊度解算成功率和相对定位精度均有提高,总体性能最优,因而能更好地适用于北斗系统。     

坦克射击模拟器瞄准镜分划的过渡过程模型

坦克射击模拟器炮长瞄准镜视景中,稳像工况下瞄准镜分划的过渡过程要与实装炮长瞄准镜中保持一致。该过渡过程实质就是火炮跟踪瞄准线的过渡过程。在分析炮控系统控制模型基础上,得到了二阶控制系统差分方程模型,即为射击模拟器炮长瞄准镜分划的过渡过程模型。     

基于区域分割的快速KNN定位算法

针对位置指纹定位算法指纹匹配效率低、定位实时性差等问题,基于传统的K最近邻思想提出一种区域分割的方法。该算法在指纹匹配阶段根据区域分割的思想,逐步缩小对目标点的定位区域范围,选取该范围内所有的参考点作为待匹配的指纹,利用KNN算法进行最终的位置估计,实现目标的快速定位。这样的过程大幅度减小了KNN算法的指纹匹配功耗,使其能应用在较大的指纹数据库中。仿真实验结果表明,该算法在保证定位精度的情况下,定位的速度明显快于传统的KNN定位算法。     

高频链路自动化（下）

ALE是HF通信的重要环节、网络化的基础。本文分别介绍2G－ALE、AQC－ALE和3G－ALE的链路建立协议、信息协议、信号结构、调制解调波形、ALE控制与管理功能、探测与信道选择。经分析比较可察觉HF链路的建立自动化程度越来越高。     

低速滚转弹道导弹的鲁棒滑模控制

建立了在主动段滚转飞行的弹道导弹的非线性动力学模型.在传统反演滑模控制的基础上,考虑到导弹动力学特性依照时间尺度能够分离为快、慢变两个子系统,设计了对外干扰和参数摄动具有不变性的两级子滑模,实现递级滑模控制,同时引入一阶低通滤波器矩阵避免"膨胀项".考虑到不确定性的界值难于事先获知,在滑模控制器中引入了自适应律实时地估计不确定性的大小,削弱抖振.最后通过数字仿真验证了这种控制器可以实现导弹稳定飞行.     

空间救援发射窗口分析

从发射窗口的基本特性出发,推导了空间救援任务发射窗口的解析求解方法.将空间救援发射窗口问题分解为平面窗口问题和相位窗口问题,分别建立了平面窗口与相位窗口的解析求解模型,最后获得了发射窗口解析解.用直观曲线描述了同一经度的不同纬度所有发射点对应的发射窗口,为空间救援任务发射窗口的分析和快速计算提供了基础.     

着眼遂行任务需要 探索快速动员机制——山西预备役师“依法加强预备役部队快速动员座谈会”观点摘要

高技术条件下局部战争作战,预备役部队担负着成建制参战和部分兵员补充作战部队的任务,能否在有限的时间内实施快速动员,将直接影响作战的进程和结局。为达成预备役部队动员的快速高效,提高其在高技术条件下遂行作战任务的能力,前不久,山西预备役师组织召开了依法加强预备役部队快速动员座谈会,与会人员就以法律手段为主、多种手段配合的快速动员机制问题,提出了一些颇有价值的学术观点,值得引起读者的注意。     

伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。