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。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

加强军民融合着力提升国家航空领域战略投送能力

《国防交通法》明确指出,国家要以大中型运输企业为主要依托,组织建设战略投送支援力量.航空投送作为国家战略投送体系的组成部分,应进一步加强整体筹划,深挖厚植民用航空资源潜力,探索动员方法,从根本上提升国家航空领域战略投送能力.     

加快构建国家军民融合金融支持体系的几点建议

构建军民融合金融支持体系,是推动军民融合深度发展,弥补军民融合资本缺口、助力市场配置军民融合资源、支撑利益"走出去"的重要举措.着眼新形势新任务新要求,有效解决目前军民融合领域投融资渠道不畅、资本有效供给不足、融资风险持续增大等现实问题,急需统筹兼顾安全与发展利益、市场与战场需求,统筹谋划构建军民融合金融支持体系,为加快形成全要素、多领域、高效益的军民融合深度发展格局提供有效支撑.     

浅议联合作战党委科学决策需要把握的六个关系

联合作战具有力量多元、空间多维、行动多样、对抗激烈、协同复杂等鲜明特征,对党委科学决策提出了更高、更准、更快的要求。当前,特别需要处理好以下六个关系：     

对未知复杂体制雷达信号融合处理算法北大核心

针对算法对缺乏数据库的未知复杂体制雷达信号不能有效的进行融合处理的问题,提出了一种对未知复杂体制雷达信号融合处理算法。该算法首先进行实时建库,然后计算各参数的相似度,再利用D-S证据理论依次对信号各参数相似度和对各信号进行多层融合处理,最后合并完善信号。仿真实验表明该算法可较好对未知复杂体制雷达信号实现融合,处理有效率高,在大样本个数能保持稳定的处理有效率,且耗时较少。     

加快推动国防科技和武器装备军民融合发展

国防科技和武器装备领域是军民融合发展的重点,也是衡量军民融合发展水平的重要标志。加快国防科技和武器装备军民融合发展,是保军强军的重要支撑,更关乎国家安全和发展一系列重大问题,必须从战略高度深刻领会其全局意义,以清醒头脑研判国防科技和武器装备军民融合发展形势,用务实举措推动国防科技和武器装备军民融合创新发展。