对装备可计量性的思考

本文在提出可计量性的定义与对可计量性理解的基础上,梳理了可计量性与装备"五性"的关系,分析了可计量性研究对计量保障的作用,以及可计量性在武器装备全系统全寿命周期中的作用,并对如何开展在研和现役武器装备的可计量性研究提供了思路。     

一种重叠加窗频域抑制窄带干扰算法及研究

提出了一种重叠加窗的直接序列扩频(DSSS)通信系统抑制窄带干扰算法.该算法利用重叠加窗降低了因数据截断引起的频谱泄漏,同时也减少了因加窗而引入的信噪比损耗.将该重叠加窗算法与另2种门限检测算法联合运用抑制窄带干扰.理论分析和计算机仿真结果均表明,该算法能有效消除加窗引起的频谱失真和信噪比损失,并且可以有效抑制直扩通信系统中的窄带干扰.     

基于恒虚警的多卫星信号快速盲检测算法?

在分析实际盲卫星通信信号的基础上，提出了一种对不重叠多卫星信号数量、中心频率进行实时估计的快速盲检测算法。算法基于恒虚警率准确地估计了噪声的统计特性进而设置了信噪分离的门限，并根据卫星通信信号的实际带宽特性实现了盲信号的检测。仿真结果表明，算法能够在较低的信噪比下实现对多卫星信号的快速准确盲检测，且与其他算法相比，该算法准确率高、通用性强，更能满足实际工程的需要。     

多假目标干扰对雷达检测性能影响分析

详细分析了在多假目标干扰存在情况下,雷达检测性能受影响程度,并分别从定性和定量2个方面进行仿真分析.分析结果表明,无论哪种CFAR检测器,在多假目标干扰存在的情况下,其检测性能都有不同程度下降,且其下降程度与假目标数目、假目标密集度和多假目标分布特性等密切相关.     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。     

新体制下武警部队后勤建设应着力完善“三个体系”

在武警部队指挥体制和保障体制大调整大变革的背景下,立足当前武警部队后勤建设实际,为更好的贯彻落实习主席提出的后勤"三大建设任务"和"聚焦保障打赢,加快转型重塑,努力建设强大的现代化后勤"的指示要求,应着力完善后勤法规体系、后勤信息网络体系和后勤联合保障体系。     

智能化陆军建设

智能化陆军建设面临军事理论、作战运用及智能技术等多方面挑战。从指挥信息系统发展规律来看，由信息优势到决策优势的转变正在发生。必须深刻理解人工智能技术的本质，把握智能化建设的核心要义。研究认为，陆军智能化建设的重点包括智能化指控理论、知识体系构建等2个基础及智能指挥控制、无人集群作战、智能模拟训练3个核心。     

大挠性太阳能帆板航天器的姿态控制

提出了一种简单有效的抑制太阳能帆板变形振动的PDA控制方法。其特点主要是在航天工程中常用PD方法的基础上,增加了航天器的刚性姿态加速度反馈,该方法经数值仿真和不同的实验系统证明,对大挠性航天器在姿态机动和位置保持控制时是一种简单可行的振动抑制策略,在大挠性航天器变轨和交会对接工程中具有参考价值。     

可见光图像序列中运动弱小目标检测方法研究

为了使制导系统有足够的反应时间,要求在很远的距离上就能检测到目标.在这种情况下,目标在探测器输出图像平面上呈现为斑点目标,且信号强度很弱,这就给目标检测带来了较大的难度.采用了一种先膨胀后累加的处理方法,这种方法首先通过形态学膨胀来增大图像中的目标面积,使得运动目标在不同帧内产生重叠部分,然后再通过多帧累加来增强目标能量;图像序列的邻域判决法也是目标检测的一种常用方法,它利用目标运动的连续性来剔除图像中的虚警点,可以获得较好的处理效果.主要基于以上2种方法来完成目标的检测,并通过数学仿真的方法来对该方法进行验证.实验结果表明该方法能够有效地检测出信噪比不低于2.5的弱小运动目标.