基于储备模式选择的战备物资分类研究

对战备物资进行分类是选择储备模式的基础和重要前提。把战备物资分类问题抽象为战备物资的军事性和经济性评价问题,设计了物资分类评价指标体系,并对部分指标进行了说明;利用层次分析法确定各指标的权重,运用专家打分法完成指标打分,并对专家打分程序进行优化,增强战备物资分类的可操作性,由军事性和经济性两方面的得分确定战备物资所属类别;最后通过算例证明了分类方法的有效性。     

簇结构对无线传感器网络干扰及生命周期的影响

为降低网络干扰,延长生命周期,针对扇形环分簇的无线传感器网络,引入功率控制策略以改进传统的物理干扰模型和能耗模型。在此基础上,通过分析数据包产生过程,对网络干扰和生命周期进行计算。数值计算结果表明,网络中内外环宽度相差较小时,生命周期较长,但对干扰无影响;外环簇数应适当多于内环簇数;扇形环簇的数量增多时,网络干扰加剧,然而生命周期得到延长。研究结果为优化无线传感器网络中簇结构提供了依据。     

军民融合背景下装备售后技术服务的逻辑决断流程

借鉴外军装备技术服务研究成果,立足我军现有保障体制,梳理了军民融合背景下装备售后技术服务的内涵,分析了装备售后技术服务模式的类型,明确了装备售后技术服务策略构成,提出了系统级和业务级装备售后技术服务逻辑决断流程,为开展军民融合条件下装备售后技术服务提供理论指导和技术支持。     

汽车加油机器人关键技术分析

传统加油模式使操作人员易受有毒易燃油气的侵害,而且严冬酷暑时加油站作业环境恶劣,因此在加油站配置机器人实现智能化加油变得十分迫切。介绍了国内外汽车加油机器人的研究进展,指出其作业对象的差异性、环境的多变性以及作业过程的危险性。分析了当前汽车加油机器人所采用的加油机构、加注接口以及识别与定位技术的特点,指出加油机构优化、安全控制、智能识别与定位研究是汽车加油机器人发展的方向。     

基于Virtools的洞库工程维护管理虚拟训练系统

为了解决洞库工程教学训练缺乏直观性和实践性的难题,利用Revit,Sketch Up和3D Max软件进行三维模型构建,以漫游中的基本图形变换和位置实时显示技术为例介绍了相关数学原理及Virtools编程实现过程,实现预定功能后发布了洞库工程维护管理虚拟训练系统。该虚拟训练系统具有功能演示、虚拟漫游、虚拟施工、维护管理虚拟训练和考核评估等功能,可以让学员身临其境地学习洞库工程维护管理的相关知识,有效地提高了教学效果。     

舰炮一维修正弹校正诸元误差和预测误差试射

由于工作原理不同,舰炮使用传统无控弹试射方法不适用于一维弹道修正弹。分析了舰炮使用一维弹道修正弹射击误差构成和试射的必要性,提出了一维弹道修正弹校正射击诸元误差和预测误差试射新方法。首先通过分析对海射击以实际观测弹着水柱与提前点偏差作为发射诸元误差的精度,以及以预测弹着落点与实际观测弹着水柱偏差作为预测误差的精度,提出了求取诸元误差和预测误差的方法,论证了试射发数;然后从距离上和方向上校正诸元误差和预测误差。假设各误差值,通过仿真计算表明,按新方法试射能够显著提高射击精度。     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

认知电子战综述

认知电子战通常被定义为以具备认知性能的电子战装备为基础,注重自主交互式的电磁环境学习能力与动态智能化的对抗任务处理能力的电子战形态。自其被首次提出以来,以其感知准、推理强、决策快的优势备受国内外研究学者广泛关注。随着人工智能新理念、新技术、新应用的不断涌现,认知电子战步入崭新的发展阶段。为捕捉其未来发展方向,从人工智能角度出发,总结并丰富了认知电子战概念内涵,梳理认知电子战的发展脉络及外国典型项目,搭建认知电子战系统框架及架构,从感知、判断、决策等方面对认知听电子战关键技术进行了全面系统综述,并总结了认知电子战面临的挑战和发展趋势。     

高平面分辨率穿透成像雷达的研究与实现

穿透成像雷达利用电磁波对介质的穿透特性,对非金属介质内的不连续点进行高分辨成像。为实现该雷达系统的毫米级高平面分辨率、高探测效率和高便携适用性,设计了高平面分辨率穿透成像雷达系统。采用连续波体制和快速扫描空间采样方案以确保小型化和高成像性能,实现了一体化雷达射频前端;提出了参数未知条件下的自聚焦成像处理等数据处理方法,研制了穿透成像雷达系统样机,质量仅为2.5 kg,可单人手持操作;开展了成像分辨率和穿透能力实验测试,验证了方案的可行性和有效性。     

异步非平稳干扰抑制方法

为解决单通道条件下异步非平稳干扰抑制问题,提出基于数据驱动的稀疏分量分析干扰抑制方法,旨在从接收到的混叠信号中恢复期望信号。该方法利用深度卷积神经网络对输入/输出端数据间的复杂映射关系的强大建模能力,实现了目标信号稀疏域的自适应选择、稀疏域中目标信号稀疏表示的自适应学习以及目标信号的自动恢复。与以往干扰抑制算法不同,所提方法在时域上完成了“端到端”的信号波形恢复,且对混叠观测无先验要求,相比现有方法更具普适性。仿真实验验证了所提干扰抑制方法在不同环境噪声和干扰信号强度及泛化测试条件下的有效性,对干扰的抑制性能显著优于现有算法。