大力推进新时代中国特色科技兴军

习主席站在时代发展与战略全局的高度,着眼军队建设全局,深刻阐述了科技兴军在强军征程中的重要作用,明确了科技兴军的举措抓手,丰富和发展了新时代党的强军思想理论体系。必须毫不动摇地坚持走中国特色科技兴军之路,为实现党在新时代的强军目标提供强有力的支撑。     

基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法

序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。     

无风条件下军用装备定点投放的数学建模及仿真

以牛顿第二定律为基础,分析了降落伞和装备组成的伞物系统在空气中的受力情况,建立了无风、空气密度均匀条件下装备投放的微分方程模型.研究了装备在降落过程中的速度、迎角、降落时间、落地位置与飞机飞行高度、速度以及降落伞的关系,借助MATLAB软件求常系数微分方程模型的数值解,对装备的降落过程进行模拟仿真.利用仿真结果对实际装备的投放操作进行指导,可以达到更好的投放效果.     

基于门限偶极子模型的四轮车变速度轨迹跟踪控制

针对利用李亚普诺夫函数控制律设计的轨迹跟踪控制器在跟踪初始误差较大和离散轨迹时,存在速度跳变问题和拐点处误差偏大的问题,设计了一种基于门限偶极子模型和趋向模型的变速度轨迹跟踪控制器。以四轮车的运动学模型为研究对象,在李亚普诺夫函数控制律的基础上,引入门限偶极子模型解决了初始误差较大速度跳变问题,同时引入纵向控制中的趋向模型,解决了不连续轨迹拐点处误差偏大的问题,使得跟踪轨迹更为光滑,进一步提高了跟踪精度。通过仿真结果对比分析,验证了改进控制器的有效性。     

高超声速滑翔飞行器倾斜转弯分析及控制系统设计

倾斜转弯技术是高超声速滑翔飞行器控制的一个重要发展方向.针对高超声速滑翔飞行器倾斜转弯技术开展研究.以平衡滑翔弹道为参考弹道,分析了转弯半径、下降高度、倾侧角等参数之间的关系,提出在设计高超声速滑翔飞行器制导控制指令时,应综合考虑不同高度速度下的控制能力约束.根据奇异摄动理论将动力学系统的受控状态变量分为快变量和慢变量两部分,运用轨迹线性化方法设计了控制系统.仿真结果表明,设计的控制器具有良好的控制性能,但随着高度的增加,控制指令应结合实际控制能力,以完成对飞行器的姿态控制.     

人民军队创先争优活动历史轨迹

创先争优活动是在基层体现中共党组织和党员先进性的一种富有成效的活动形式。在武装反抗国民党反动派的斗争中,在艰苦卓绝的抗日烽火中,在推翻国民党反动统治的解放事业中,在面对强敌的抗美援朝战争中以及在和平建设时期,对于凝聚人民军队广大官兵意志,提高部队战斗力,有效履行历史使命都发挥了巨大的作用。     

军民融合背景下军工企业多元化发展战略研究

冷战结束后,欧美多数军工企业在军转民的过程中采取多元化的经营战略,壮大企业规模并寻求进一步的发展。随着我国军民融合战略的深入实施,军工企业不再是封闭独立的单一军品生产基地,而是顺时应势逐步实现军品和民品同步多元化发展的战略转型。通过分析我国军工企业军转民的历史进程与国际经验,结合多元化战略的特点,考察军工企业在军转民过程中实施多元化战略的动因,构建军工企业多元化战略的选择函数。本文认为,军工企业选择多元化战略应考虑企业自身实际情况,积极响应国家政策,培育核心竞争力;同时,军转民过程作为军民融合深度发展的重要一环,会促使军工企业往多元化的方向发展,而多元化战略的实施也会加快军民融合深度发展的进程。     

弹丸速度的数字化激光幕测试技术

针对传统弹丸速度测量方法的局限，提出一种新的弹丸速度测试技术——数字化激光幕结合互相关速度测量算法的测试技术，并给出了激光总体测速方案、测速原理以及互相关测速方法，经靶场试验验证测试效果良好。     

基于实射数据的舰炮弹药当量系数

弹药当量系数是准确评估身管寿命的关键参数。通过对某型小口径舰炮的研究,提出了一种基于实弹射击数据的当量系数计算方法。对实弹射击试验获取的身管内膛烧蚀磨损数据进行了分析处理,拟合得到了身管磨损速度曲线,并计算得到了3种射击条件下的当量系数。研究结果为评估该类型火炮身管寿命提供了重要的数据支撑。     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.