What is the global landpower network and what value might it provide?

US national security guidance, as well as the US Army’s operational experiences since 2001, emphasizes the importance of working closely with partner countries to achieve US strategic objectives. The US Army has introduced the global landpower network (GLN) concept as a means to integrate, sustain and advance the Army’s considerable ongoing efforts to meet US national security guidance. This study develops the GLN concept further, and addresses three questions. What benefits can the GLN provide the Army? What are the essential components of the GLN? What options exist for implementing the GLN concept? By developing the GLN concept, the Army has the opportunity to transition the GLN from an often ad hoc and reactive set of relationships to one that the Army more self-consciously prioritizes and leverages as a resource to meet US strategic objectives.     

MLFMA在运动目标多普勒回波数值仿真中的应用

提出了一种应用准静态技术,结合快速多级子算法计算任意形状的运动目标多普勒信号的方法,对目标的几种典型的微动多普勒信号进行了仿真,并应用高分辨时频分析算法对仿真得到的微多普勒信号进行了分析,提取出了微多普勒瞬时频率,并与相应微动规律的点目标微多普勒瞬时频率进行对比。结果表明,二者具有相同的变化规律,从而证明本文提出的方法是有效的。     

基于遗传算法的虚拟物流联合库存控制研究

针对随机需求条件下的虚拟物流库存控制问题进行了深入研究，提出了一种新的联合库存控制策略——（T，S，s）策略，建立了相应的库存成本模型，并构造遗传算法对模型进行求解。结果分析表明，所提出的（T，S，S）联合库存控制策略是有效的。     

基于服务网格工作流技术的联合作战实验平台

为实现全军作战实验资源共享和跨军种的协同实验,提出了一种基于服务网格和网格工作流技术的联合作战实验平台构建方法.一方面利用服务网格技术实现分布、动态、异构实验资源的有效集成和共享,加强实验平台的通用性、灵活性和重用性;另一方面,在平台建设中引入面向服务网格的工作流技术,使得能够在动态变化的环境中,根据实验需求优化实验作业逻辑和执行过程,选择、配置和调度相应的实验资源完成指定的任务,实现跨军种的资源共享和协同实验.     

多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

基于大数据的战区联合作战装备保障决策

大数据技术在决策领域的不断应用,将给装备保障决策方式带来重大变革。本文研究基于大数据的战区联合作战装备保障决策问题,提升信息化条件下装备保障准确、高效的决策方式等方面发挥重大作用。阐述了大数据的基本内涵,在决策领域的应用价值。通过系统推理的方法对战区联合作战装备保障决策的分析,提出基于大数据的战区联合作战装备保障决策基本构想,画出科学决策过程示意图,构建大数据战区联合作战装备保障辅助决策系统。结合研究大数据在战区联合作战装备保障决策领域的现实情况,提出相对应的措施建议。     

极化域-空域联合估计在反辐射导弹抗诱偏中的应用研究

提出了将极化阵列应用到反辐射导引头上,导引头利用目标与诱饵的极化差异,采用极化域-空域联合估计方法抗诱偏。首先,利用波达方向矩阵法,估算出雷达与诱饵的空间二维到达角和极化参数,将估算出来的二维到达角信息为反辐射导引头提供导引,极化参数用来鉴别雷达与诱饵,从而达到抗诱偏的目的。然后,结合导弹运动方程及导引方程对反辐射导弹抗三点源诱偏进行了全弹道数字仿真,并且采用Monte-Carlo方法对全弹道仿真进行了多次实验,仿真结果证明了将极化域-空域联合估计应用于反辐射导引头抗诱偏的可行性。     

反导作战多传感器任务规划技术

多传感器任务规划技术是反导作战中的重要研究内容之一,即解决如何发挥多维传感器资源的互补优势,构建"传感器-目标-任务"序列,以实现整体执行效果最优。基于JDL信息融合模型深入剖析了反导作战多传感器任务规划体系结构及其信息交互。在此基础上,结合反导作战特点,从应用和理论研究两个方面分别对多传感器任务规划技术进行了叙述。     

战区军事职业教育培养联合军官存在问题及建议

发展战区军事职业教育培养联合军官,是加强联合作战指挥人才建设、实现军事人才现代化、推进联合作战指挥体系建设的重要内容。文章针对当前面临的矛盾问题,围绕加快发展战区军事职业教育、下大力培育联合军官提出了顶层设计、优化内容体系、拓宽实践渠道、激发队伍活力。     

非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法

充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理。仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能。