在南京十年:德国的建议与军阀主义残余对于国民党军事训练及战略方面的影响

在国民党北上讨伐军阀吴佩孚、张作霖(1927—28)至日本全面侵犯中国本土的第一年年底(1937),这十年期间,总共约有150名意国顾问为蒋介石大元帅出谋划策,对于一个面对日本的侵略以及农村根据地的共产主义威胁而力求生存和现代化的政府来说,这些顾问的重要性已为人们所认识,有一些专论记叙了德方在南京的外交政策及非官方使命的实施情况。然而,若将军事方面当作一种国内改革以揭示出如何使政策变为行动的,却不是一件容易的事。中国人的计划与文告中有一种掩饰当代现实的倾向,这个现实最难以驾驭的乃是在以前本来是军阀的军人中,甚至在名义上已称为中央军的军人中仍坚持军阀主义的习惯势     

仿真的新水平

正当 SDI 的国家试验台(NTB)按计划着手建造时,仿真试验,这个在计算机化系统的分析方面具有新的潜在能力的新一代,正朝着成熟方面迈出了一大步。当1990年,全面投入作战使用时,它将成为国家唯一的资源,其潜在的影响将远远超出 SDI 的范围,而进入非军事机构和商业工作。NTB 是一项主要的,并已具有5年历史的三军通用的 SDI 工作。它的目的是通过使用由大量数据库构成的计算机仿真来研究弹道导弹防御系统的方案。     

进行国防预算经济分析的作用

对国防支出和整个经济之间关系的分析,尤其是对不断变化的经济情况给予国防部预算的影响的研究,促成了国防远景规划的改进和采购管理效率的提高。传统上,国防预算对经济的影响一直是人们热烈争论的话题。参与预算制定的人,乃至广大公众,都经常发生分歧;引起争论的问题是:多少国防费是必需的,有限的资源可以有多少用于满足国家安全的要求。建议制定较小国防预算的人经常作出这样的推测:国防开支愈大意味着财政赤字愈高,扩充军备会触发更严重的通货膨胀,军工生产的增加将导致各种难题,重整军备还会吸收大量宝贵的科技人才。本文的目的是通过对国防部所作所为的评论分析,阐明上述观点并不能自圆其说。在联邦赤字不断增长,资源分配日益复杂的情况下,五角大楼     

分布式数据库管理模型和证实(续)

任务执行单元执行模拟仿真。在模拟期间,它收集数据和产生性能统计信息。从逻辑上讲,它由如下四个程序模块组成。DB WORK AREA(BUFFER)SIZE FOR HOST:20 FILESDB WORK AREA(BUFFER)SIZE FOR C&D:20 FILES     

罗马对南京政府的军事援助与蒋百里的意大利之行

一、前言众所周知,法西斯时期的意大利和南京政府通过了1928年11月27日签署的协定,使两国关系的框架明朗化了。根据此协定,罗马政府承认中国的关税自主权并同意撤销治外法权。但是,在撤销治外法权这一点上,罗马政府认为,必须要等到1922年华盛顿条约各签约国采取同样措施的时候方可适用。该协定取代了1866年意大利与清朝之间缔结的老协定,它是二十年代意大利对中国表示的为数极少的有意义的行为之一。研究者们把这个时期意大利对中国的态度称作“观望的政策”,这是确实的①。但是,两国之间这种若离若即的局面只维持到3O年代初,也…     

多用途水下仿真环境

多用途、单一、独立的作战分析工具的概念具有很大的吸引力。在评估候选系统潜在作战性能时,采办机构把这种工具视为调整所承担的任务和所使用的技术的费效比合算的方法。研究单位看到了由他们自己和承包者使用通用工具来评估不同系统和战术的优越性。国防工业部门则可受益于不必为每个新项目重新开发模拟工具了。 在将这种概念转变成可使用软件的过程中,开发者必须考虑一些潜在的不一致的要求。每个用户必须具有按要求详细程度改制工具的能力,以便反映所关心的系统要求。然而这一定不要破坏不同用户产生结果的公用性,而且改制过程不应烦琐。 本文将介绍的由SD Scicon有限公司为英国国防部开发的仿真工具,为达到这些目标已作了演示。这种工具采用包括扩展的用户接口、通用仿真结构和嵌入仿真语言在内的三层环境,迅速增长的国际用户基数说明这是成功的。     

雷达与声数据的融合

洛克希德·桑德斯公司正在研究综合声与雷达数据的融合过程。声和雷达数据是高度互不相关的,它们可提供有关每个目标的互补信息。因此,融合过程使之有可能利用组合分类器的输出产生一种可信度高的目标识别(可靠的ID),分类器的输出包括:声波形、雷达信号特征和航迹形状 而由单个分类器进行可靠的识别是不可能的。通过融合过程可以减少目标位置误差和改善量测与航迹的互连过程。 由于融合过程是高度非线性和自适应的,因此,仿真是必不可少的。用多次重复的具有嵌入式传感器模型的仿真来建立多目标情景,以便激励融合过程。在仿真情景期间,用测量的声和雷达数据产生传感器输出的逼真描述。融合过程对分类和传统的跟踪器使用了神经网站。使用与目标ID有关的数据,以便选择最优的跟踪器参数。 对雷达和声数据的特定实例,验证了使用仿真来设计传感器融合处理的方法。然而,这种方法对于各类型的传感器或数据融合也是有价值的。例如:可在非军事应用中使用仿真,在这种应用中有关复杂系统状态的多源数据可用来控制其他数据和收集并做出最优决策。一般,仿真可用任务级指标,如成本、生存概率和杀伤概率来评定融合过程的好处。仿真对于优化融合过程的任何自适应“子部件”如神经网络来说是必不可少的。     

用具有输入估计的可变维滤波器跟踪

本文提出一种跟踪机动目标的改进方法。通过组合输入估计方法和可变维滤波方法的递归公式,构成所提出的跟踪滤波器。在所提出的方法中,当探测到目标机动时,滤波器还提供目标开始机动瞬时的估计。用这种估计的机动开始时间,也估计机动输入并且跟踪系统变成了机动模型。所提出过程的计算负载与输入估计方法的计算负载不相上下。为了说明所提出跟踪滤波器的效果,进行了仿真,把输入估计滤波器和可变维滤波器与交互式多模型(IMM)滤波器进行了比较。     

利用简化的充分统计量在分布式传感器网络中进行纯方位跟踪

本文介绍一种用于具有附加高斯噪声的一般非线性量测模型的分布式参数估计算法。我们证明:当扩展为多传感器情况得出一个线性融合规则时,由Kulhavy′提出的贝叶斯-闭式估计算法与局部的后验密度的形式无关。特别是Kulhavy′算法产生一组表示局部传感器密度的简化的充分统计量(RSS),这是在全局处理机中进行简单地相加和相减而获得最优融合。我们讨论了关于贝叶斯-闭式算法的各种近似值,得到非线性量测模型的实际参数估计器,并将这种近似技术应用于纯方位跟踪问题。把分布式跟踪器的性能与基于在修正的极坐标(MPC)中实现的广义卡尔曼滤波器(EKF)的另一种算法作了比较。已经证明:从通常的EKF意义上讲,贝叶斯-闭式估计器没有发散,因此在单向和双向发送方式中都可以利用贝叶斯-闭式技术。