论公安边防部队执法规范化建设

随着近年来社会经济、政治、文化的飞速发展,我国的执法环境发生了深刻变化,从而使公安边防部队的执法工作面临着许多新的挑战。提出从提高执法主体法律素质、完善执法制度、改进执法方式、落实执法监督机制四个方面着手,推动公安边防部队执法规范化建设有序开展。     

依托精品课程建设推动教学方法改革

教学方法改革已成为当前高等教育改革的突破口和切入点,以精品课程建设为视角,对武警学院的教学方法与手段改革进行了反思,分析了存在的问题,总结了通过精品课程载体进行教学方法手段改革的优势,提出了改革的设想。     

基于方位角变化率的快速高精度无源定位方法

在分析现有单站无源定位方法优缺点的基础上,根据运动平台对固定目标无源定位技术的特点,提出了一种通过方位角变化率信息对观测站与目标间距离进行解算的快速高精度无源定位方法。并通过仿真,验证了该方法是一种高精度、快速的定位方法,具有较强的通用性。其主要应用于机载无源探测设备对地面固定雷达站或其他辐射源定位,从而为引导导弹对其攻击提供必要的数据。     

宽带数字接收机信道化仿真设计

为了解决传统信道化接收机结构复杂、运算量大的问题,介绍了一种新的多相滤波宽带数字信道化接收机的实现算法。该算法由多相滤波的定义经过公式变形推导出,并引入了重叠一半的数字信道化滤波器组,实现了全概率截获。根据实际工程需要针对大带宽的信号对该算法进行了仿真,取得了较好的仿真结果。该算法是一种高效运算,适合弹上应用。     

基于转速控制的电传动车辆动力分配策略

为解决电传动车辆行驶过程中的动力分配问题,在车辆整体方案设计的基础上,对驾驶员操作指令进行合理的解析,并提出了一种基于＂转速控制＂方式的动力分配控制策略,通过对左、右侧驱动电机进行转速控制给定,实现车辆在各种复杂工况下的正常行驶,最后进行了系统建模和仿真。结果表明：基于该动力分配控制策略,车辆可实现稳定直驶、任意半径转向、中心转向以及电气制动等工况要求,并且具有良好的动力性能。     

基于改进战役优势参数的作战飞机优化配置

空军在现代战争中起着不可替代的作用,而作战飞机是空中力量的重要组成部分.在考虑信息支援和预警机的情况下,改进了多元兰彻斯特方程,并进一步导出了改进的战役优势参数.以战役优势参数为目标函数,建立了作战飞机在装备数量和采购经费限制条件下的优化配置模型,最后通过算例验证了模型的有效性.     

导弹贮存寿命预估的组合模型

在分析比较了几种寿命预估方法优缺点的基础上,针对单一预估方法在解决实际问题中所暴露的局限性,优选了GM-BPNN组合预估模型。该组合模型既利用了灰色预估理论具有所需要的样本数据少、原理简单、运算方便、短期预估精度高、可检验等优点,也发挥了神经网络并行计算、容错能力强、自适应能力强等优点。最后利用该组合模型对弹上某设备寿命进行了预估,取得了较好的预测效果。     

信息熵与TOPSIS装备保障力量部署方案优化

针对装备保障力量部署方案复杂性和模糊性特点,在分析装备保障力量部署的内容、影响因素及方案优化目的基础上,建立了装备保障力量部署方案评估指标体系,采用信息熵理论来确定评估指标的权重,并提出了基于熵权TOPS IS的装备保障力量部署方案优选方法,使装备保障力量部署方案决策更加科学合理,具有一定的实用性。     

混沌序列网形跳频网络同步方案

跳频信号的同步过程是跳频通信系统的关键.针对网形跳频网络中同步难的问题,提出了一种基于混沌序列的动态双频跳频同步方案.该方案采用混沌系统生成分布式跳频序列,同时引入并行解调器结构实现双频跳变的时序控制.仿真结果表明,方案可有效应对慢跳频通信系统中常见的部分频带干扰和强单频干扰,且同步建立过程简单迅速,系统的稳定性和安全...     

An improved adaptive differential evolution algorithm for single unmanned aerial vehicle multitasking

Single unmanned aerial vehicle (UAV) multitasking plays an important role in multiple UAVs cooperative control, which is as well as the most complicated and hardest part. This paper establishes a three-dimensional topographical map, and an improved adaptive differential evolution (IADE) algorithm is proposed for single UAV multitasking. As an optimized problem, the efficiency of using standard differential evolution to obtain the global optimal solution is very low to avoid this problem. Therefore, the algorithm adopts the mutation factor and crossover factor into dynamic adaptive functions, which makes the crossover factor and variation factor can be adjusted with the number of population iteration and individual fitness value, letting the algorithm exploration and development more reasonable. The experimental results implicate that the IADE algorithm has better performance, higher convergence and efficiency to solve the multitasking problem compared with other algorithms.