对社区和村级民后组织建设的思考

在新军事变革的历史条件下,基层民兵组织建设,特别是在经济落后的社区和村级民兵组织建设中,如何适应军事变革和国防后备力量建设的需要,怎样围绕小康目标,在推动“三个文明”建设协调发展中,提高自身建设水平,是基层武装工作者应思考的一个问题。一是牢固树立党管武装和人民战争的思想。加强基层民兵组织建设,必须坚持党管武装原则,必须以《宪法》、《国防法》、《兵役法》为依据,必须适应新军事变革形势和任务的需要,积极探索加强本级民兵组织建设的特点和规律,特别是要注意研究经济落后地区的社区和村级民兵组织建设的问题,从管理制度上保证基层党组织管人民武装工作的落实。     

磁致伸缩超声导波管道检测小缺陷定量分析方法研究

针对管道小缺陷尺寸定量分析问题,提出了一种基于改进匹配追踪算法的缺陷反射信号匹配分解方法。在分析缺陷信号反射特点的基础上,构建符合其特点的匹配原子,使用改进匹配追踪方法将缺陷反射信号分解为缺陷前端反射信号和后端反射信号,通过二者的时间间隔和导波传播速度计算缺陷轴向长度。同时,利用导波模式扩展技术计算方法分析缺陷的周向长度。结果表明：这两种方法能够有效计算小缺陷轴向和周向长度,计算误差较小,且对小缺陷定量分析计算更为准确。     

军用手持式电台采用抗干扰技术的研究

如何使军用手持式电台具有一定的抗干扰能力,这在我国还是一项空白。本文根据军用手持式电台的特点,详细分析了几种可能采用的抗干扰技术,在理论分析的基础上,在工程上重点提出了三种军用手持式电台增加抗干扰功能的方法,并且运用评估理论,对这三种方法的抗干扰性能进行了评估,得出了三点重要结论。     

火控计算机系统软件可靠性试验初探

本文根据某自行火箭炮火控计算机系统的工作特点,运用软件可靠性测试评估原理,提出了一套用于一般火控系统控制软件可靠性测试的方案设想,并试用Nelson 模型进行了软件可靠性的假设评估。     

康熙帝军事思想初探

康熙帝玄烨,在位六十一年,以其赫赫的文治武功,彪炳史册。他不仅是中国历史上著名的帝王,而且是一位著名的军事家。在他执政期间,先后进行了多次大规模的战争,主要的有:历时八年的平定三藩叛乱的战争,统一台湾的战争,抗击沙俄入侵的战争,历时八年先后三次用兵的平定噶尔丹叛乱的战争,平定策妄阿拉布坦叛乱的战争,等等。他是这些战争的最高决策者,也是实际的组织者和指挥者。他曾这样说过:“朕自即位以来,办理军务甚多。……部院诸事,朕尚与诸臣商酌之,惟军旅之事,皆出自一心筹画。”在长期的战争中,     

基于Matlab神经网络的水下目标识别

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了目标像素灰度分布特征提取方法,并针对水下光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.对图像矩阵通过奇异值分解得到了目标有效维特征向量,分类器设计采用了Matlab环境下的BP神经网络,识别结果是令人满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

超空泡射弹反鱼雷武器系统射击效能分析

针对水面舰艇末端拦截鱼雷的作战需求,在提出舰载超空泡射弹反鱼雷武器系统构成和典型作战想定的基础上,计算分析了声纳不同探测性能和来袭鱼雷不同攻击态势情况下系统对来袭鱼雷的命中概率,提出了对系统中鱼雷定位声纳的主要性能要求,可为舰载超空泡射弹反鱼雷武器系统及声纳的论证与研制提供技术支持。     

卫星通信综合抗干扰技术的研究

本文根据现代高技术战争对卫星通信的要求．结合外军卫星通信的发展状况,提出了我军卫星通信综合抗干扰的问题。对卫星通信综合抗干扰技术进行了重点讨论。     

面向作战仿真的导引头动态成像过程模拟方法研究

作战仿真技术被广泛应用于体系仿真、武器装备研制论证以及作战效能评估,在反舰作战仿真过程中,经常需要模拟红外制导导弹对目标进行探测、追踪制导以及毁伤评估,均涉及目标区域红外图像动态生成。通过分析海上目标红外特性建立了舰船红外辐射模型,对导弹飞行中动态获取目标图像过程建立了导引头动态成像模型。基于国产数字地球仿真引擎研究了作战仿真中导引头红外成像过程模拟方法,开发了海上作战对抗仿真系统并实现了不同弹目距离、不同攻击方位的红外目标图像模拟。结果表明,提出的导引头动态成像过程模拟方法能在导弹飞行过程中对不同战场环境、不同作战目标进行实时红外成像模拟,从而为作战仿真推演提供支持。     

一种基于麻雀搜索算法的空中目标意图预测方法

针对BP神经网络（BPNN）的分类性能和遗传算法（GA）的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA,构建了SSA-SVM空中目标意图预测模型,并对模型的预测性能进行了仿真检验。结果表明,SSA-SVM比GA-SVM具有更快的收敛速度和更高的适应度值,比BPNN具有更高的预测准确性和更稳定的预测结果。因此,SSA-SVM可以准确、稳定地预测空中目标意图,能够满足意图预测在准确性和稳定性上的需求,提升了预测性能。