影响图建模算法的改进

影响图建模方法是一种规范化的复杂系统建模方法,其实质是将表征复杂系统的参量及参量间的耦合关系进行分类,并以此为基础建立系统的数学模型.影响图建模算法就是将系统的参量及参量间的耦合关系进行分类的算法.目前使用的算法是James R.Burns于1979年提出的.该算法仅考虑了最小的反馈回路,而没有考虑影响图中存在的一般反馈回路,且一些操作造成了不必要的循环.在分析该算法的基础上,考虑了一般的反馈回路,并对原算法的操作步骤进行了优化重组.     

重披反导战袍欲何为

美国东部时间1月25日晚9时，美军从夏成夷发射了一枚短程导弹，8分钟后美海军从太平洋上的“伊利湖”号“宙斯盾”导弹巡洋舰上发射了一枚拦截导弹，10分钟后，拦截导弹在夏成夷西北约480千米处的上空击中了目标导弹。这是新年伊始美国海军首次进行的从军舰发射拦截导弹的试验。美国防部官员称这次试验主要是为了测试海基拦截导弹的制导系统，而不是检验其是否能击中目标，真正的海基反导试验将在今年春季晚些时候进行。     

一种连续修正速度方向的导引方法

考虑制导炮弹由身管武器发射，其飞行控制能力和导引信息量有限，基于预测落点位置偏差量来修正速度方向并在控制时间内连续分配导引指令的思想，提出了一种新的三维末制导方法。根据非线性弹道方程组的级数解预测弹丸落点位置，得到落点与目标的偏差，并提出了两种通过此偏差解算当前速度方向修正量的方法。取剩余飞行时间为修正时间，通过将速度方向修正量分配到整个剩余导引段建立了加速度修正公式，以减小导引指令饱和的可能性。通过连续地预测落点和分配加速度指令来实时地导引飞行。仿真结果表明：该导引方法简单可行，精度高，对控制能力要求较低，且具备较好的制导效果和毁伤效果，为该体制制导炮弹的应用提供参考依据。     

基于XML的安全协议形式化描述方法

针对安全协议的设计与分析复杂且容易出错的问题,文章为编写一个自动验证工具提出一种基于XML(eXtensible Markup Language)语言的时间相关安全协议形式化描述方法。该方法将安全协议用树状结构表示,用XML语言进行描述,为简化安全协议的形式化分析提供了帮助。     

基于模糊综合评判的舰艇电子战系统效能评估

舰艇电子战能力是现代舰艇综合作战能力的重要组成部分,为了准确评估舰艇电子战系统的效能,探讨现代战争条件下舰艇电子战系统的定量评估方法非常重要。应用模糊数学理论和层次分析法对舰艇电子战系统的效能进行评估,建立舰艇电子战系统的评价指标体系和三级评估模型,对定量指标和定性指标的隶属度计算进行了区分,并通过实例演示了该模型的具体应用过程。实例结果显示此方法是非常有效的,为这方面的进一步研究具有一定的借鉴意义。     

加权α-比较数排序法在群决策中的应用

针对军事决策的群体性和模糊性,探索新的群决策方案优选方法。将区间数这一模糊概念与α-比较数排序法相结合,用区间数表示决策者对备选方案的模糊偏爱度,并结合决策者在决策群中的权重确定决策群对方案集的综合偏爱度,得到一种新的群决策方案排序模型,并通过算例验证了模型的准确性。该模型综合考虑了决策者在比较备选方案确定其偏爱度时的模糊性以及决策者的决策地位,能比较全面地反映军事群决策的特性,并且计算简便,便于指挥系统实时解算。     

对进一步激发中蒙方向边防连队军官职业动力的思考

<正>“备边足戍，国之重事”。党的二十大报告中再次强调，推进现代边海空防建设。边防部队守护祖国大门，任务艰巨，责任重大，使命光荣。军改以后，中蒙方向边防部队架构重塑，壮大了戍边力量，但其“地处偏远、点多线长、人员分散”的特点没有改变，要求基层军官必须具备独当一面的素质素养。新的军官制度实施后，更多边防一线军官干事创业动力得到极大激发，他们挥洒青春热血，苦练执勤本领，努力推动强军目标在边防落地生根。     

全面加强军事治理的重大意义、深刻内涵和实践要求

军事治理泛指对军队建设和发展全部要素进行规划设计、系统部署和资源调配的一切实践活动的总和。党的二十大鲜明提出“全面加强军事治理”的重大命题,意味着我们党对于新时代治军规律的认识达到了新的高度,标志着全面加强军事治理已经上升为党的意志,纳入推进国家治理体系和治理能力现代化的总盘子当中。学习宣传贯彻党的二十大精神,必须准确理解把握全面加强军事治理的重大意义、深刻内涵和实践要求。     

编队对岸打击作战中舰机协同研究

针对编队对岸上目标进行巡航导弹攻击时的舰机协同问题,根据巡航导弹航路区域和目标的方位、距离以及编队队形,建立了反潜直升机安全警戒扇面角模型.以此为基础,分析了不同威胁条件下舰机协同的问题,运用仿真计算,得到了安全警戒扇面角与警戒半径的关系,给出了切实可行的舰机协同方法,可辅助指挥员进行战术决策.     

基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法

为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。