对驻厂军事代表开展过程成本监督工作的思考

<正>有效的过程成本监督,是以寻求适宜的成本,消除失误和非增值活动带来的成本浪费为目的的基础性工作。特别是在当前推行军费绩效改革、提升军费使用效能的大背景下,给驻厂军事代表落实军品成本过程监督工作提出了更加紧迫的要求。装备需求的无限性和装备经费的有限性始终是伴随着装备发展的一对突出矛盾。如何将有限的经费用在刀刃上,最大限度地发挥其使用效益,一直以来都是我们不断追求的目标。     

卫星对地面目标时间窗口快速预报算法

卫星对地面目标的时间窗口计算是航天领域的一个重要问题。对圆轨道卫星对地面静止目标的时间窗口问题进行了研究,并针对该问题提出一种快速求解方法。该算法首先分析未考虑地球自转时的卫星对地面目标的时间窗口,然后根据地球自转特征对计算结果进行迭代修正,从而得到该周期内卫星精确的时间窗口。通过数值计算结果表明,卫星时间窗口绝对误差在0.1 ms量级,相比1 s步长的跟踪传播法,计算时间减少99.1%。     

弘扬优良传统激发强军兴军正能量

我军在长期的革命、建设和改革历程中形成了一系列优良传统.习主席在全军政治工作会议上强调,一定要把先辈们用鲜血和生命铸就的优良传统一代代传下去.为此,必须直面我军优良传统面临的现实挑战,增强弘扬我军优良传统的紧迫感;着眼现实需求,肩负起弘扬我军优良传统的责任担当;聚焦强军目标,不断发扬光大我军优良传统.     

在全面深化国防和军队改革中汇聚强军正能量

全面深化改革的新形势,对加强和改进政治工作提出新要求。政治工作要适应新形势、新任务、新要求,坚定改革信念、汇聚改革力量、凝聚改革共识,为深化改革提供坚强有力的保证。     

美军提出2个无人机作战新概念

据美国《航空和航天技术周刊》2014年11月24日报道,虽然无人机通常被看成是载人机的补充并最终会取代某些载人机,但是将来更有可能的是无人机和载人机会成为彼此密不可分的搭档,这是美国军方的2项研究公告所描绘的景象。其中的一个公告设想了载人的轰炸机和运输机成为飞行航母,发射和回收小型无人机来扩展作战范围;而另一项则设想以铺天盖地的一次性使用无人机群突破敌方的反介入/区域拒止防御系统,使得数量不多的隐身飞机能够对敌人发起攻击。两项研究公     

飞行器试验多测控目标发射零点应急处理方法

飞行器飞行试验任务中,发射零点T0是整个测控系统启动运行的基准点,是保证测控系统有条不紊正常工作的关键因素。特别是执行多个测控目标连射飞行试验任务,多个发射零点的正确处理更是关乎试验任务的成败。在分析发射零点形成机制基础上,对发射零点在指控系统实时测控软件中的处理方法进行了研究,提出了一种实时测控软件重启后重新获得多测控目标正确发射零点的应急处理方法,解决了试验过程中一旦实时测控软件因重大软件故障导致初始发射零点丢失的问题,保障了试验任务的顺利进行。     

最小熵准则下的高动态目标回波相位补偿方法

针对传统"停-跳"假设对高动态脉冲雷达测速的局限性,提出了一种最小熵准则下的高动态目标回波相位补偿方法。在最小熵准则下,通过建立多项式的相位滤波器,实现回波信号相位高阶系数的估计,再对积累周期内的信号进行相位补偿,补偿后的信号频谱熵最小,此时再利用FFT可以得到高精度径向速度估计。实测验证表明,该算法可以有效地估计和修正回波相位高次项,提高回波积累时长,补偿后的径向速度估计均方根误差明显降低,算法估计的径向速度均方根误差优于0.04m/s,有效提高了脉冲雷达测速精度。     

对空防御态势分析中敌平台战术任务识别方法

针对传统战术任务推理方法难以处理对抗性意图存在欺骗行为的问题,通过变换态势分析人员视角,以敌方指挥员角度建立了基于作战效能最大化的单平台战术任务推理模型。模型首先根据对空防御战场态势构建了执行各战术任务的效能评价指标及其优势函数;进而将此多平台战术任务推理转化为多目标优化问题,并通过连续Hopfield神经网络优化算法对该问题进行求解。最后通过仿真实验对推理模型的可行性与有效性进行了验证。     

基于有限状态机的作战实体模型行为规则可视化建模

为提升仿真模型开发效率,降低仿真模型的维护成本,从模型规则可视化建模需求入手,提出了基于有限状态机的实体模型行为规则形式化表达模型,并对基于有限状态机的模型规则可视化建模工具框架进行了设计,对模型规则可视化建模的工程实现进行了理论上的探索。     

基于AHP-PCR5的多传感器目标识别

目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。