采用3电平非均匀量化的脉冲编码策略

作为全数字发信机系统中广泛应用的一种脉冲编码技术,Delta-Sigma调制(Delta-Sigma Modulation, DSM)通过增加量化电平,能够实现调制性能的提升。但限于全数字发信机系统开关功放的具体结构,多电平DSM序列无法直接驱动后级功放电路。在传统3电平DSM基础上,通过引入面积等效原理和非均匀量化技术,提出了适用于开关功放的一种新的脉冲编码策略。理论分析和仿真结果表明,相比常规2电平DSM序列,采用该策略获得的调制脉冲序列具有更优的带内SNR和编码效率性能。     

电子靶场中对歼击航空兵战训活动的自动化评估

航空兵在局部战争和武装冲突中的使用经验显示，战斗任务的完成效率不仅取决于武器装备的性能，还取决于机组和战斗指挥人员的战术素养水平。本文针对航空兵试验、训练靶场存在的问题，论证了构建电子靶场的必要性、可行性以及电子靶场的主要功能和目标，提出了电子靶场中对歼击航空兵战训活动的自动化评估方法。这种方法可用于评估自动化系统（电子靶场）目标的掩护结果，也可在构建未来机组作战指挥人员和空勤人员战术综合模拟器时使用。此外，还提出了可对歼击航空兵机组和战术机群行动结果进行实时评估的自动化评估程序和算法模型，下一步将根据歼击航空兵的宗旨，编制自动化评估算法软件。     

一种低信噪比下二相编码信号脉内特征提取方法

为改善小波脊线法在低信噪比下提取二相编码信号脉内特征的性能,提出了一种改进的小波脊线脉内特征提取方法。该方法将魏格纳-威利变换与小波脊线法相结合,利用魏格纳-威利变换对噪声的抑制来改善信噪比,通过分析二相编码信号的小波脊线特征来得到脉内特征参数。仿真结果表明,该方法在低信噪比下仍能准确提取二相编码信号的脉内特征,具有明显优越性。     

论颠覆性技术与军事理论创新的辩证法

技术决定战术，军事技术历来是战争领域最活跃、最具有生命力的因素。当前，以军事智能为特征的颠覆性技术已成为推动新一轮军事革命的强力引擎，它改变了原有战争样式和形态，使战争制胜机理发生复杂而深刻的变化。军事理论作为战争实践的先导，必须首先把握、科学预测和有效评判新技术对战争带来的影响，才能发挥出理论的牵引作用。古往今来的历次战争实践表明，军事理论与技术之间往往不是并行发展的，而是相互错位、交替向前的。谁能在错位的当口抢占先机，缩短错位周期，谁就能提前形成代际优势或代差，赢得战争主动。因此，必须充分认清军事理论创新与颠覆性技术之间的关系，找准军事理论与颠覆性技术错位的原因，运用科学方法，加强理技结合，把颠覆性技术内化于军事理论，达成超越对手的“理论突袭”。     

集对分析和LS-SVM相结合的装备研制风险综合评价法

为有效降低或规避武器装备研制风险,确保装备研制项目的顺利推进,提出一种基于集对分析理论与最小二乘支持向量机方法的装备研制风险综合评价方法。根据武器装备研制特点,建立装备研制风险评价指标体系。在此基础上,引入集对分析理论中的联系度和集对概念构建训练样本和测试样本。利用样本对最小二乘支持向量机进行训练测试,得到装备研制风险的评价模型,并给出评价结果。案例分析表明,所提方法过程简便,定性定量结合,形式易于理解,评价结果也更加贴近实际,对于提升装备研制项目风险管理和决策水平,具有重要的实际意义。     

火控雷达中的抗干扰技术

电子对抗的迅速发展对火控雷达提出了更高的要求,不仅要提高火控雷达的技术性能,同时要提高其抗干扰能力,新型火控雷达的抗干扰性能成为衡量其作战能力的重要指标.介绍了新型火控雷达中应用的主要抗干扰技术,并阐述了具体的实现方法.     

陆军智能化作战大样本推演技术研究

针对复杂作战背景下不确定性带来的作战推演技术难题,本文面向方案推演分析和战法战术优化分析等实际应用需求,以不确定性、深度学习、数据挖掘等相关理论为基础,重点从推演分支生成、作战指挥智能化决策、推演数据可视化分析等方面进行研究,为陆军基于智能对抗推演理论和技术进行联合作战概念分析、武器装备论证实验、作战方案推演分析和战法战术优化分析提供支撑。     

武器装备试验计量保障有关问题的思考

计量保障是武器装备试验数据准确和试验质量可靠的重要保证,是考核与评价装备战术技术指标的关键环节,在武器装备的发展建设中发挥着不可替代的基础作用。本文结合目前武器装备试验计量保障工作的现状,从计量管理的法制化、试验计量保障能力建设、试验装备的强制检定和装备计量保障信息数据库等若干方面深入阐述了试验需求和法律法规要求,探讨了做好试验计量保障工作应采取的改进措施。     

国家超级计算长沙中心助力新冠肺炎疫情防控【专题】

本文详细介绍了新型冠状病毒肺炎疫情期间，国家超级计算长沙中心积极联合各科技创新平台，发挥高性能计算资源优势，为新型冠状病毒肺炎防控提供了强有力的技术支撑。国家超级计算长沙中心建立了“基于超算的人工智能抗疫大数据平台”，在肺炎疫情分析预警、人工智能病原检测、精准体温测量等方面充分发挥大数据、人工智能和区块链等新技术优势，用科技力量“智斗”疫情，以及从防疫控疫、检验检测、药物疫苗发现等多方位着手，科技助力全面抗疫防疫。     

基于类神经网络模型的电路自主修复方法

为进一步提高电子系统在恶劣环境下的生存能力,对利用演化硬件实现电路自主修复的方法进行了研究。首先,根据FPGA芯片与多层前馈神经网络的相似性,建立了一个可用于数字电路演化的门级电路模型,设计了专用的二进制列向量编码方法;然后,给出了实现电路自主修复的工作流程,探讨了进行电路故障诊断和修复的途径,提出了快速重构与演化相结合的电路修复方法。Matlab仿真试验表明：基于类神经网络模型的遗传算法较适合进行演化修复操作;修复效果分析表明：快速重构与演化修复相结合的修复方法比单纯依靠演化修复更为便捷。