信息化条件下的军备控制

军备控制的目的是维护国家的安全和减少国家安全威胁.随着现代科学技术的发展和世界经济一体化进程的加快,国家安全威胁的因素与国家军事能力同步增长.尤其是现代信息技术的快速渗透和发展,不仅带来了安全隐患的增加,也加速了武器装备的更新换代,对国际军备控制产生了广泛的影响.     

瑞利和莱斯信道下放大转发DMT性能

当前协同通信中分集复用折中(DMT)的研究主要限于瑞利衰落信道,且为高信噪比(SNR)区域分析,但实际通信环境不是单一的,且系统信噪比是有限的。文中综合考虑实际通信系统信道环境变化和信噪比的限制,分别分析了变增益放大转发(AF)策略在瑞利和莱斯衰落环境下的中断概率和DMT性能。通过分析发现,当信噪比有限时,在莱斯衰落信道下变增益AF的DMT性能优于其在瑞利衰落环境下的性能,且随着莱斯因子K增大而变好。同时,推导证明了AF协议在瑞利和莱斯衰落环境下具有相同的传统高信噪比DMT性能。相比传统高信噪比DMT分析,有限信噪比DMT分析能够更准确的刻画系统的性能,更具有一般性。最后,对比分析AF协议采用变增益和固定增益在瑞利衰落环境下的DMT性能。     

基于结构加权的海面编队预定目标选择方法

海面目标运动和编队阵型的约束特性,使得通过对装订阵型和末制导探测阵型进行点集匹配来选择预定目标成为一种有效途径。但当编队目标释放干扰时,会引起阵型结构发生局部变化,导致目标选择性能恶化。本文基于反舰导弹目标选择需求,分析了传感器导航和探测误差、装订信息误差、编队目标运动和释放干扰等因素所引起的位置点集变形,通过利用阵型中未污染的结构信息,提出了基于几何散列法和结构加权平均Hausdorff距离的编队预定目标选择方法。理论分析和实验结果表明,该方法不受传感器导航误差和编队目标整体运动的影响,在编队存在冲淡干扰时能有效提高目标选择能力。     

启发式算法的防空武器系统可靠性优化

针对复杂武器系统可靠性分配最优化问题,以系统的可靠度最大为目标函数,综合考虑系统的费用、质量等约束条件,建立了武器系统的可靠性冗余分配最优化模型,提出了基于启发式方法的求解算法,通过改进各级子系统的可靠性从而使总的系统可靠性最大.算法设计比较简便,易于编程实现.通过对防空武器系统的可靠性分配优化问题进行实例分析,结果表明算法是有效、实用的.为大型复杂武器系统的可靠性设计和优化研究提供了科学有效的方法.     

基于灰色AHP方法的综合航电系统效能

针对在对综合航电系统效能进行评估的过程中经常遇到多指标度量效能的情况,提出了一种将层次分析法和灰色系统理论相结合的效能评估方法,对航空电子系统中多指标度量效能进行评估.最后,通过实例计算表明使用这种方法获得的评估结果更加客观、科学,对综合航空电子系统效能的评估具有一定的参考价值.     

弹道导弹中段拦截产生的空间碎片影响分析

针对弹道导弹中段拦截产生的空间碎片可能对在轨航天器的影响进行了分析,弹道导弹中段拦截产生的空间碎片的质量、速度和运行时间都很有限,本质上为亚轨道残骸,不会对在轨航天器造成重大影响,对在轨航天器的威胁主要来自流星和以往空间任务产生的轨道残骸.     

高层民用建筑火灾风险评估指标体系对比研究

高层民用建筑的层数多、空间跨度大、功能复杂,一旦发生火灾,扑救困难、损失巨大、后果惨重.建立科学合理的高层民用建筑火灾风险指标体系能够给拟建、在建和已建的高层民用建筑提出具体的消防安全改进措施,对降低高层民用建筑的火灾风险起到至关重要的作用.结合《高层民用建筑设计防火规范》给出影响高层建筑火灾风险的5个主要因素,利用建立高层民用建筑火灾风险评估指标体系的原则对事故树和事件树、层次分析法、基于人工神经网络方法进行了对比分析,为消防部门针对高层民用建筑火灾隐患的确定和消除提供理论基础和方法指导.     

谈灭火救援工作中网络舆情事件的应对

突发的各类网络舆情事件对当前消防工作影响很大,有的甚至影响到了消防部队的形象.对网络上出现的消防灭火救援舆情事件的现状及特点进行分析,结合当前消防部队在舆情控制方面存在的问题,提出了具体有效的应对措施.     

创新型英语人才培养与基础英语教学改革

培养创新型人才是新时期建设创新型国家的迫切需要,也是高等学校自身改革和发展的需要。本文论述了创新型英语人才的内涵,论证了培养创新型英语人才是新时期英语专业的人才培养目标,进而重新确立基础英语课程的定位与功能,并提出了该课程教学改革的思路与措施。     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.