机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

星载大容量固态存储控制器的级联编码设计

航天器大容量数据存储设备主要采用基于NAND Flash的固态存储器,但由于空间环境中单粒子翻转效应的影响,以及存储器芯片在操作过程中因为阈值电压偏移导致的位比特错误等原因,存储设备的可靠性降低。为提高数据存储设备的数据容错性,依据NAND Flash芯片物理结构和数据存储结构,具有针对性地提出RS(256,252)码+LDPC(8192,7154)码级联的纠检错并行编码设计,并优化编码算法的电路实现方法。建模仿真和地面测试系统测试结果表明:该设计具有低硬件开销、低功耗和高可靠性的优点。存储系统的数据总容量达512 Gb,有效数据吞吐率为700 Mb/s,能够满足航天器固态存储控制器对大容量数据控制和高数据吞吐量的设计需求。     

基于截断函数的有限时间滑模控制方法

针对一类二阶不确定非线性系统的鲁棒控制问题,提出一种基于截断函数的有限时间滑模控制算法。该算法具有以下特点:系统状态可在期望的有限时刻收敛为零;受控系统对外部扰动和参数不确定性具有全局鲁棒特性;系统状态的动态响应可解析预测;通过选择不同的截断函数可以实现对控制器性能的调节。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

机体/推进一体化飞行器动导数频域计算方法

运用Etkin非定常气动力模型,将谐波平衡法应用于复杂外形动导数辨识。计算结果表明:谐波平衡法和时域方法的动导数辨识结果一致,与实验值吻合,验证了程序的正确性和谐波平衡法的可靠性。采用谐波平衡法对类X-51高超声速机体/推进一体化飞行器WR-A进行动导数辨识,并与时域方法的计算结果比较,考察了该方法在复杂外形下数值模拟非定常流动和动导数辨识的能力。实验结果表明:对于WR-A这种复杂外形飞行器,谐波平衡法也能在保证精度的同时具有较高的计算效率。     

军队职务发明的价值形成和权利归属

加强国防科技成果转化问题研究是提高国防科技创新力和竞争力的迫切需要,也是加快落实创新驱动发展战略的重要内容。职务发明是国防科技成果中最重要的组成部分,基于马克思劳动价值的相关理论对军队职务发明的价值源泉进行分析,充分肯定发明人是科技成果的决定性因素。对军队职务发明人职业特点和劳动特点研究,明确职务发明人的特征界定,完善相关收益分配原则。提出兼顾各方利益的军队职务发明人奖酬方案,对推动国防科技成果转化运用具有重要的现实意义。     

心理学在美军价值观培育中的应用

价值观在人的心理结构,尤其是在道德结构中处于基础地位,是制约人类行为的深层心理因素。军人价值观是军人的精神支柱,是部队战斗力的思想基础,也是军队思想政治教育的基础。美军遵循心理规律、激发内在动力、注重实践训练,进而将其价值观内化于美军官兵的认知结构之中,具有一定的参考价值。     

军民融合项目资金保障机制创新

"十三五"规划纲要鲜明提出要"探索建立军民融合项目资金保障机制"。通过分析军民融合项目资金保障机制创新的内在与外在动因,提出"合理定位协调政府、企业与资本市场的关系""坚持多元可持续的资金保障机制实现机理""立足国家能力、资本活力和法律规制平衡"三位一体的机制创新价值目标,由此提出军民融合项目资金保障机制框架建议,即融合引导机制、激励机制、风险防控机制、市场机制的机制框架,形成首尾相联、运作有序的管理闭环。     

美军装备采办中需求牵引与技术推动融合研究——以F-22战机为例

通过分析F-22项目中需求牵引和技术推动两大动力,指出美军的体制机制保障动力融合,采办文件明确动力融合,机构设置促使动力融合。总结出我国武器装备发展一是系统构建、综合权衡,二是瞄准实战、滚动评估,三是紧跟前沿、严控陷阱。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题，提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系，将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数，构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分，结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构，通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法，满足实时性和准确性要求，所提方法具有良好的应用价值。     

运用跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题,提出运用跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航算法。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像,自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度),并在无人机降落到较低高度时,利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明,在距离机场200 m处,无人机的距离参数精度小于0.5 m,角度参数精度小于0.1°。