陆军分队战术训练模拟系统通用框架设计研究

陆军分队战术训练模拟系统的标准化、体系化建设是一项庞大的系统工程.从顶层设计入手,对系统通用框架的结构、信息流程以及内外交互接口的设计进行了分析和研究.依据通用框架各分系统组件化设计、兵种分队专业领域插件化设计原则,提出了支持陆军诸兵种分队战术训练模拟系统之间互操作和可重用的设计思路.     

军民融合背景下国防知识产权运行机制研究

以习近平总书记关于军民融合和国家安全系列重要讲话精神为指导原则和设计思想,针对国防知识产权运营机制问题展开研究,从运营机制总体框架,可市场化国防知识产权生成机制、价值生成机制、价值实现与传递机制等方面,设计了军民融合背景下国防知识产权运营机制,并提出机制实施的保障措施。     

基于改进型投影算法的装甲分队目标威胁评估

针对传统多属性决策投影算法不能有效评估投影值相近方案的不足之处,提出了一种基于相近方案在理想方案和负理想方案上投影值的相对贴近度改进型方法,并给出了算法的具体步骤。仿真实例表明,改进算法可有效地对投影值相近方案进行二次评估,评估结果合理。     

混合多属性决策投影算法的装甲分队目标价值评估

科学评价混合多属性目标价值是装甲分队作战决策的基础,为提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了混合多属性评估矩阵并运用投影算法完成目标价值评估与排序。实例分析表明,基于混合多属性决策投影算法可合理有效地评估多目标价值,为分队指挥员科学决策提供重要数据支持。     

基于GM(1,1)预测与改进Vague集距离的装甲分队目标威胁评估

针对装甲分队目标威胁评估动态指标的变化特性,运用灰色模型(Grey Model,GM(1,1))对装甲分队目标威胁评估动态指标进行了预测;针对现有vague集距离度量法缺失信息较多、违背直觉等不足,通过理论推导提出了vague集新的距离度量公式,然后将其应用到TOPSIS(Technique for Order Preference by Simularity to Ideal Solution)算法中,对装甲分队目标威胁进行了评估与排序,并与非预测方法的评估结果进行了对比,结果表明:采用本文提出的评估算法得出的评估结果更加合理有效,研究成果可为装甲分队火力优化分配提供科学参考。     

使用图像优化方法估计水体调制传递函数

针对水体属性的变化使图像复原困难的问题,提出了一种从退化的水下图像中估计自然水体调制传递函数的方法。该方法首先建立了自然水体的调制传递函数与其固有光学特性参数之间的关系,然后采用图像复原技术对图像进行复原,最后使用粒子群优化算法来优化调制传递函数的相关参数。仿真实验表明:该方法能有效对水下图像进行复原,且不需测量水体的光学参数就能估计出自然水体的调制传递函数。该方法用于水下激光成像系统的图像复原可取得明显效果。     

基于排队论模型的轮询协议数据链系统时延分析

基于数据链系统的作战方式已经成为了现代化战场的主流,战争中战机稍纵即逝,因此,分析数据链系统的信息传输时延特性意义重大。针对数据链系统信息传输时延问题,分析了数据链系统传输命令消息,目标消息以及中继消息的一般过程,并给出了排队论模型。根据排队论的相关知识得到了轮询协议数据链传输时延的公式,最后利用仿真软件进行了分析研究。     

特征保持的视点相关三维矢量场流线简化方法

为了解决三维矢量场可视化中流线数量过多造成的遮挡与视觉混乱问题,同时保证流线能够准确描述矢量场变化规律与重要特征,提出了一种基于特征保持的视点相关三维矢量场流线简化方法。采用粒子跟踪生成3D矢量场流线集,并进行视点相关映射;对流线集进行特征保持计算;基于流线视觉效果度量对流线集进行迭代简化计算,从而实现流线集的有效简化。实验结果表明,能够有效保持矢量场的物理特征,且具有较好的流线视觉效果。     

一种改进的应用于高速目标角点检测的AFJHA算法

针对经典Harris角点检测算法对于全局像素点求取角点响应函数所带来的计算复杂度高,从而不适合实时检测的弊端,提出了一种新的快速角点检测算法。鉴于角点数量只占整个图像像素点很小一部分,首先利用四方向亮度导数来进行候选角点预判断,阈值选取为图像像素点像素值的标准差的倍数。经过预判断后,再考虑8-邻域相似点个数,根据相似点个数对应的情况对候选角点进行再判断,将剩下的候选角点进行Harris算法检测。仿真结果表明,此改进算法能够有效地提高角点检测效果并减少检测时间。     

星载三频GNSS接收机的整周模糊度解算

TCAR算法是GNSS中常用的快速确定三频模糊度的方法。虽然原理简单,计算方便,但是模糊度解算正确的概率很小,需要验证求解数值的正确性。而星载GNSS接收机存在着可见星数目低于3颗的情况,无法进行验证,文章通过结合递推加权最小二乘,对算法进行了改进,给出了适合于任何情况下求解模糊度的改进的TCAR加权算法,克服了TCAR算法在可见星不足情况下,无法获取正确的模糊度数值的缺点。同时在GNSS可见星不低于3颗的情况下,对改进的TCAR加权算法添加了模糊度搜索环节,使得算法在确保模糊度解算成功率的前提下,进一步提高解算效率。最后通过对比仿真表明,在可视卫星数目小于3时,只能采用改进的TCAR加权算法进行模糊度的确定;在可视卫星数目不低于3时,采用改进的TCAR搜索算法求解模糊度,拥有高成功率和高效率的特点。