美军“多域战”概念探析

"多域战"概念由美陆军率先提出,是美军在联合作战概念上的又一次创新。"多域战"是美陆军力图拓展多领域作战能力、美军反制"反介入/区域拒止"威胁和打造在未来高强度对抗战争中的新优势的有力手段。"多域战"概念具有作战领域多维扩展、要素体系高度融合、指挥体制扁平灵活、军队编制精简多能和技术装备革新整合的特点。近年来,美军不断推动"多域战"的完善,为其发展提供了理论支撑、科技支撑、实践支撑和智力支撑。美军"多域战"概念的实施前景挑战与机遇并存。     

国防科技助力“一带一路”建设

国防科技能够为"一带一路"沿线国家的经济、政治、安全、科技、文明等方面的发展进步做出重要贡献,我国可以将核能、航空、航天、船舶等国防科技领域作为重点先导领域推进实施。要着眼面临的机遇与挑战,着重从促进战略对接、打造品牌优势、推进军民融合、加强人才培养和关注人文交流等方面搞好战略应对。     

考虑卫星位置误差的增广脉冲星方位误差估计算法

为了解决脉冲星方位误差估计中卫星位置误差对估计结果的影响,提出一种考虑卫星位置误差的增广脉冲星方位误差估计算法。为满足可观测性条件和保证尽可能低的矩阵运算维数,算法将卫星的位置误差标量作为增广状态。结合脉冲星方位误差估计基本原理,重新推得增广算法的状态及观测方程,并通过理论分析证明了算法的可观测性。最后仿真结果表明,当卫星位置误差导致传统算法的估计结果偏差较大时,该算法依然能够保证0. 01 mas的赤经和0. 3 mas的赤纬估计精度。不同方向的位置误差对方位误差估计精度影响较小。     

基于LabVIEW的电化学测试数据处理

在电化学分析中测试数据的处理对提高结果的精度和准确度非常重要。采用LabVIEW图形化开发语言,应用LabVIEW提供的数据工具包,同时结合C语言编程开发了电化学测试数据软件滤波、数据平滑、微积分、卷积伏安法的处理方法。其中详细介绍了卷积伏安法分析方法的具体实现。运用对比的方法验证了卷积伏安法半微分半积分的可靠性,通过具体的电化学测试数据处理实例说明了数据处理方法在一定程度上可以优化相关系数。     

一种16APSK信号载波残余频偏估计算法

文中提出了一种针对16A PSK信号的非数据辅助的载波残余频偏估计算法。该算法以判决后星座点的相位偏转量与判决符号数之间的数学关系为依据,通过对16APSK星座判决区域进行优化,并结合FFT方法求解相位偏转量的周期得以实现。仿真分析表明,在不同的信噪比条件下该算法通过选择适当的估计长度能快速完成高精度的频偏估计。     

引信湿热强化试验技术研究

针对传统引信湿热试验的缺点,以某型引信的电子头组件为研究对象,开展了引信的湿热强化试验技术研究。首先分析了湿热强化应力对缺陷的激发效果,即温度和湿度越高,对缺陷的激发效果越好。在此基础上,设计了湿热强化试验方案,并通过试验,暴露了电子头组件的薄弱环节,为提高其环境适应性奠定了基础,同时体现了湿热强化试验在激发引信潜在缺陷、缩短试验周期和降低试验费用方面的优势。还根据试验的反馈信息,对试验方案进行了优化。     

完全非线性函数的原像分布特征

完全非线性函数在密码设计与分析中具有十分重要的作用.利用代数数论的方法,研究一般有限Abel群上完全非线性函数的原像分布特征,给出了一般有限Abel群上完全非线性函数存在的一个必要条件,证明了某些群上不存在完全非线性函数,得到了素数域上完全非线性函数的原像分布.     

基于MOEA/D的柔性结构燃料—时间多目标优化控制研究

利用基于分解的多目标优化算法(MOEA/D)研究了柔性航天器多目标优化的rest-to-rest机动问题.基于空间飞行器刚柔耦合动力学方程,提出了最小时间-最少耗能的多目标优化控制模型;给出了基于MOEA/D的算法框架,并对柔性飞行器空间机动问题进行了多目标优化控制的分析设计;典型算例表明该算法可有效地应用于柔性航天器姿态机动控制器的分析设计之中.     

适用于复杂系统仿真试验的试验设计方法

拉丁超立方试验设计是"充满空间"试验设计方法的重要领域.传统拉丁超立方试验设计优化以列相关系数最小化或试验点之间最大距离最小为单一优化准则,这种单目标试验设计优化方法存在缺陷.提出了将两类优化准则作为优化目标的多目标优化准则,以及实现多目标优化的改进ESE算法.算例分析证明,提出的试验设计优化算法优于已有典型试验设计方法.     

固定目标区域的空中干扰机最优干扰覆盖分布算法

GPS干扰机升空可以增大干扰覆盖面积使干扰效果显著,GPS空中干扰机的合理分布可以有效地实现对目标区域的干扰覆盖.通过分析空中干扰机所能达到的干扰覆盖能力,进而运用遗传算法在解决多目标组合优化问题上的灵活性,提出了基于固定目标区域的空中干扰机最优干扰覆盖分布算法.仿真结果表明该算法能够快速有效地得到最优干扰覆盖分布方案.