对海上运动目标射击测点数值的判定与处理

利用指挥自动化系统对海上运动目标射击时,标定点及阻击点的数值可靠性与精度直接影响射击的精度和效果.根据实弹射击采集数据及处理过程中出现的一些情况,分别对运动目标标定点采用回归分析的方法进行判定处理,对阻击点水柱可疑值的处理是针对不同的侦察器材提出了相对系统误差的概念,并消除相对系统误差后对数据进行了融合处理.通过仿真实...     

抗战殉国的第一位军长:郝梦龄

至今,在武汉汉口有一条郝梦龄路,这是为了纪念在抗日战争中牺牲的第一位军长——郝梦龄。郝梦龄(1898～1937年),字锡九,河北藁城县人;青年时投身行伍,后入保定军官学校学习;北伐战争时任国民革命军第4军第2师师长,抗战爆发后任国民革命军第9军军长。1937年7月卢沟桥事变爆发。郝梦龄请缨北上抗日,并偷偷给家人留下遗言:“此次北上抗日,抱定牺牲。万一阵亡,你等要听母亲的调教,孝顺汝祖母老大人。至于你等上学,我个人是没有钱。将来国家战胜,你等可进遗族学校。”郝梦龄到达石家庄后,指挥第9军和晋绥军第19军、第35军、第61军坚守忻口以北龙王堂、南怀化、大白水、南峪线的主阵地。战前,他鼓励官兵说:“此次战争为民族存亡之战争,只有牺牲。如再退却,到     

千方百计强素质

为推动军训训练创新发展,提高部队整体作战能力,黑龙江预备役某高炮师党委确立了抓基层、打基础、补弱项、固强项,对干部全面培养的工作思路。他们针对现役干部存在的“短板”现象,采取在职培训、岗位互换、基地轮训等办法,相继对军事协同,指挥射击,政治工作等21个课目进行了培训。通过培训使干部的综合素质明显增强。     

辛勤耕耘获殊荣——记江苏省铜山县伊庄镇武装部部长邢敦勤

提起邢敦勤的名字,就好像见到其人一样。多年来,他为人实实在在,干工作勤勤恳恳,兢兢业业,人们更对他在做好基层武装工作中所取得的"五连冠"成绩赞不绝口。 时间追溯到1984年10月,曾任北京军区某部副营长的邢敦勤,转业到较为偏远的江苏省铜山县伊庄镇任武装部长,他这一干就是20多个年头。邢敦勤在部队任连长时,他所在的连队被树为"先行连",由于各项工作出色,个人先后荣立"二等功"1次,"三等     

变论域策略在导弹模糊制导律设计中的应用

比例导引律因结构简单而在实践中得到了广泛应用,但当目标机动逃避时,尤其是获得的目标机动信息不精确时,会产生较大的脱靶量.利用模糊逻辑不依赖对象精确数学模型、对知识具有很强的综合表达和逻辑推理等特点,设计了模糊制导律;并利用变论域策略,使输入模糊变量的论域随着输入变量值的变化而自适应地调整,相应的隶属函数也因此自动调整....     

海天一阕英雄曲——东航某团吴铁刚机组成功处置空中特大险情纪实

初夏季节,正是“沙场秋点兵”的黄金季节。5月29日上午,浙东沿海某机场。晴朗的天空微风漫卷疏云。东海舰队航空兵某直升机团正在紧张地进行大强度跨昼夜飞行训练。9时21分,该团团长刘长胜、大队长吴铁刚和中队长倪容,精神抖擞地带着机组人员,分别驾驶着某型直升机,奔赴某海域上空,进行编队护航训练。9时33分,编队进入指定空域。500米高度下,海风掀起的浪花清晰可见。吴     

做最优秀的“敌人”

他成功研制了中国空军第一架改进型航模靶机,他改装的航模参数已成为军工厂的生产标准,他连续三年被空军指定为航模专业教员;他实现了中国军队航模首次夜间飞行、首次雨雪大风飞行、首次接力遥控飞行等五个第一,他的航模会做除了眼镜蛇机动之外的任何一项世界先进战机的战术动作;他的本职工作便是遥控他的航模靶机和高炮部队的射手们真刀实枪地较量和战斗。“他是我们最优秀的‘敌人’。”射手们这样评价这位老兵。     

【专题】运用时空大数据增强战场态势感知能力

时空数据是同时具有时间、空间和专题属性的三维数据。近年来,时空大数据技术领域取得重大进展,时空大数据也开始逐渐应用于战场态势感知,辅助联合作战指挥决策,推动了智能化战争的快速演进。本文基于未来战场对一体化联合作战战场态势感知的新要求,从用于支撑战场态势感知的时空大数据平台构建、时空大数据来源拓展和平台的优化利用等三个层次,探讨了打造军事作战资源“一张图”以支撑一体化联合作战战场态势感知的可行性;同时,对时空数据结构、数据平台和数据分析计算方法等方面进行了深入分析和重点布局。研究成果可对解决“参战力量在哪里,可配合的友邻力量有哪些,能使用的军事资源有什么”等问题和提升基于时空大数据技术的联合作战、全域作战能力提供技术及理论支撑。     

遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。