美国“国防战略指南”评析

一、“国防战略指南”的主要内容 (一)评估了美国面临的全球安全威胁 美国国防部明确了美国安全和经济利益面临的五大威胁,以及应对威胁的主要思路: ①南亚和中东地区暴力极端组织的威胁.美国将与盟友合作,加强恐怖活动监控和无政府地区管控,必要时直接打击.     

围绕“五化”目标深入推进民兵预备役应急力量建设

当前安全形势复杂多变,特别是非战争非传统安全威胁因其涉及领域广泛、诱因复杂、爆发突然、危害巨大等特点日益凸显,要求民兵预备役队伍在做好应对战争威胁的同时,进一步强化遂行非战争军事任务的应急能力,实现由过去应战为主向应急应战兼备的战略转变.虽然经过近几年建设以及抗击南方雨雪冰冻灾害、汶川和玉树抗震救灾、奥运安保等实践检验,民兵预备役队伍遂行应急任务的能力有了一定的提升,但依然暴露出军地指挥联合程度低、训练管理不够规范经常、应急人员抽组随意性大等问题.     

对做好民兵军事训练等级评定工作的若干思考

组织开展民兵军事训练等级评定,是"十二五"民兵军事训练改革的重大实践安排,也是提高民兵军事训练质量的重要保证,必须结合实际科学组织实施. 做好民兵军事训练等级评定工作,必须实行"三个结合",拨正工作导向.一是要与军事斗争准备紧密结合.着眼推进常态化军事斗争准备,基于对信息化条件下体系作战的需求把握,下力改变过去重单兵、重基础、重技能的考评方式,积极向成建制、综合性、全过程的考评方向转变,不断融入信息化考评理念、丰富信息化考评手段、提高信息化考评能力.二是要与遂行任务需要紧密结合.紧密结合民兵的职能使命和可能担负的任务,根据分队性质、任务和年度训练要求,合理确定考评内容、考评标准和考评方法,突出快速集结、机动到位、抢险救援、反恐维稳、城市防空等实际能力的检验,注重把实战化检验、非战争军事行动能力作为考评的基本参照,不断增强考评的针对性和有效性.     

“准备”与“备准”

人人皆知,不打无准备之仗.但要打好仗、打胜仗,不仅要有准备,而且要备准."准备"与"备准",看似只是两个字变换了先后顺序,但内涵和实质却迥然不同. 备准以准备为依托,准备成效以备准来体现.可以说,准备是前提,备准是落点;备准是方向,准备是过程.当前,我国安全形势日益严峻,传统安全威胁与非传统安全威胁交织,进行多样化任务成为常态,"养兵千日、用兵千日"成为事实.武装力量要适应这一形势变化,有效履行使命任务,如何准备和怎么备准,是必须密切关注、认真思考和抓紧解决的严峻课题.     

对建强民兵预备役应急分队的粗浅思考

民兵预备役部队应急分队是国防后备力量应对突发事件首批动员使用的力量,是维护国家安全稳定需要重点建设的力量。随着非战争安全威胁的上升,应坚持以任务为牵引,大力加强民兵预备役部队应急分队建设。一方面,要优化编组模式。适应遂行抢险救灾、社会维稳等应急任务要求,通过年度整组等途径不断改善兵员状况,努力提高兵员的在位率、对口率和出动率,筑牢组织基础。优化     

关于促进国家应急管理与国防应急动员两种体制有机融合的探讨

党的十八大报告指出,应对多种安全威胁、完成多样化军事任务,是包括人民解放军现役和预备役部队、武警部队和民兵在内的武装力量在新世纪新阶段的重大历史使命。     

基于TOPSIS的战区高层反导威胁评估

在分析战区高层反导威胁评估特点的基础上,建立了以来袭TBM发射点、预测落点、射程等为核心的战区高层反导威胁评估模型指标体系并进行了相应的量化,然后利用基于熵值权重确定的TOPSIS理论对模型进行求解。通过实例证明所提出的战区高层反导威胁评估模型和算法的有效性,对研究美军的战区高层反导武器系统具有一定的借鉴意义。     

基于层次熵模型的弹道导弹威胁评估

针对传统威胁评估方法以定性评估为主、结果可信度较低的不足,引入定量评估和决策模型,将层次分析法与决策中的熵技术结合,建立层次熵决策模型,由层次分析法确定各指标权重,用熵技术对所得权重进行修正,得到威胁排序结果.结果表明,此方法提高了威胁排序的可信度,对反导作战有一定的指导意义.     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

基于量子粒子群优化的无人飞行器路径规划

根据地形障碍、敌方防御雷达、防空火力等威胁以及禁飞区的分布情况,引入最小威胁面的概念,利用B-Sp line插值逼近最小威胁面中的三维航迹在二维水平面内的投影,从而将三维曲线的规划问题简化为二维平面中控制点的寻优问题。采用量子粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,有效解决了简单粒子群算法在高维空间中易陷入局部最优点的问题,简化了问题复杂度、提高了计算效率。仿真结果表明,生成的航迹具有地形跟随、障碍回避和威胁回避等功能。