试论我国高校就业指导体系的建构问题

从二十世纪八十年代开始,我国对普通高校教育体制进行改革,并取得很大成绩,使高等教育的规模有了跨越式的发展,质量与效益也同时大幅度提高。1999年开始的连续几年高校扩招使我国的高等教育从"精英化高等教育"快速步入"大众化高等教育"时代,但同时也使扩招后毕业生的就业成为亟待解决的问题。高校毕业生就业率成为对高校培养人才质量的检验指标,以及对高校社会适应性的检验指标,与学校的生存与发展紧密相连。面对产业结构的调整和高校毕业生大幅度增加的双重压力,高校就业指导工作日显重要,建立一支高水准,高效率的就业指导队伍成为高校建设中应优先解决的问题之一。     

平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

DP接口多屏显示在火控系统中的应用

将DP多屏显示技术应用到嵌入式载体,介绍了DP接口原理、相关火控系统硬件、软件的设计,DP接口传输设计,实现了界面显示资源与显示处理资源分离的模式;解决了多屏显示传输不可靠的问题,保证火控系统"一拖三"的多屏显示功能正常.     

平流层飞艇抗风场干扰CUKF算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。首先确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;然后证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准UKF的协方差;最后将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应UKF算法进行比较,结果表明：提出的约束UKF算法的滤波性能明显优于自适应EKF和抗差自适应UKF算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

装备预研管理数字化转型研究——数字孪生装备预研

数字经济时代,装备预研管理应积极面对数字化转型趋势,构建与数字经济发展相适应的管理体系。结合数字经济的变革属性,借鉴民口科技计划管理数字化实践经验做法,总结和分析当前装备预研管理数字化面临的主要问题及紧迫需求,提出未来装备预研管理发展的一种新范式——数字孪生装备预研,即利用数字孪生助力装备预研管理的数字化转型,并从组成、理想特征和能力、关键技术以及发展路径四个方面对数字孪生装备预研的概念内涵进行了深化阐述,以期对当前装备预研管理的创新起到参考和促进作用。     

卡尔曼滤波框架下优化增益异类噪声处理方法及其应用

针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法.将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤...     

四川某预备役防化团——打响灾区卫生防疫攻坚战

4月21日一早,四川某预备役防化团官兵再次来到青海玉树中心城区,对倒塌废墟和主要街道进行消毒作业。团长郑林告诉笔者,昨天中午的冰雹在一定程度上稀释了已喷洒消毒液的浓度,为确保防疫效果,需对重点区域进行二次消洗。     

“无用兵”变“主力军”——营口市鲅鱼圈区人武部加强民兵应急分队建设纪实

4月中旬,一场检验民兵处理“双应”能力的实兵演练,在辽南某民兵训练场进行得热火朝天。各支民兵应急分队熟练操作手中装备,协同实施扑救山火、抗洪救灾、海上救援、抗震救灾、救护伤员……一招一式练得有板有眼,令现场观摩的军地领导无不连声叫好。这是近年来营口市鲅鱼圈区人武部按照“一专多能、一队多用、平战一体”要求,整合军地资源,联手构建一体化民兵应急应战体系结出的最直接、最生动的硕果。     

复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求且多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应无迹卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。