相干累加与AR滤波相结合的舰船轴频电场信号处理方法

针对采用电场传感器阵列测量舰船电场的应用场景,为提升目标轴频电场的信噪比,提出一种相干累加结合自回归(autoregressive, AR)模型滤波的方法对阵列电场信号进行处理。对测量得到的阵列电场信号进行时延补偿后累加,同时对环境电场信号进行AR建模,并利用AR模型参数构造滤波器,以对累加后的信号实施滤波处理。为验证所提方法在低信噪比条件下的有效性,对实测阵列式电场信号进行处理,结果表明,所提方法能够在信噪比为-25.39 dB的条件下有效压制噪声频谱,保留轴频线谱,处理后信噪比提高约21.92 dB。     

未确知条件下多枚导弹打击不规则面目标的毁伤效果评估

在信息缺乏的情况下,如何提高对多枚导弹打击不规则面目标毁伤效果评估的可信度是导弹作战运用研究的重难点。通过蒙特卡罗方法建立给定参数下的面目标毁伤效果评估模型;采用信度分布函数对该问题的未确知性进行评估,评估结果显示毁伤效果未确知性较高;基于信度熵,分析导弹各个属性的未确知性对毁伤效果未确知性的影响;通过针对性减小影响大的属性的未确知性,迭代减小毁伤效果的未确知性。仿真实验结果表明面目标有效毁伤率的未确知范围得到显著减小。该研究能够有效指导毁伤效果评估工作,减小其中的不确定性。     

导弹突防后弹道机动调整策略强化学习

针对弹道导弹中段突防后飞行弹道与标准弹道产生较大偏离的弹道机动调整问题,建立了机动调整时机策略最优化模型。设计了机动调整逆序Q学习算法,采用Tile coding逼近器编码状态特征空间,并对其进行线性逼近。构建了Q学习算法与蒙特卡罗方法相结合的逆序更新策略机制,以对导弹机动调整最优时机进行训练。仿真测试分析结果表明,在给定场景参数下,通过10 000代强化学习算法训练得到的策略能够可靠地使用最少机动次数控制导弹突防后飞行弹道的调整决策,验证了方法的有效性。     

金字塔渐进融合低照度图像增强网络

针对现有低照度图像增强网络对不同尺度特征信息存在感知与表达能力不足的问题,提出金字塔渐进融合低照度图像增强网络模型。网络对图像进行多次下采样操作以组成特征金字塔,通过在特征金字塔的三个不同分支上加入跳跃连接,将不同尺度的特征图进行相互融合。通过精细恢复模块进一步提取精炼信息,将特征图恢复到正常的光照图像。结果表明,该网络模型不但能有效地提升低照度图像的整体亮度,而且能很好地保持图像中的细节信息和清晰的物体边缘轮廓,同时能够有效地抑制图像中的暗部噪声,使增强后的图像整体画面真实自然。     

预报风强度对火箭最大气动载荷精度影响及建模分析

针对不同预报风强度的精度以及其对应的最大气动载荷预报值精度的研究文献极少。以某地区实况风为基准,分别对不同预报风强度的精度以及其对应的最大气动载荷预报值精度特征进行了分析,并利用多元线性回归方法建立了订正模型,结果表明在预报日数第1～11天,预报风强度越大,预报风精度及其对应的最大气动载荷预报值精度越高;利用多元线性回归方法可提高最大气动载荷预报值精度,且预报风强度越小,最大气动载荷预报精度提高越明显。这些发现在火箭发射前的飞行保障及安全决策方面具有参考价值。     

构建真人图书馆 创新军校图书馆服务模式

在梳理真人图书馆发展历程的基础上,分析了真人图书馆的主要特征及军校图书馆尝试真人图书馆服务模式的意义和优势条件,探讨了军校图书馆如何利用真人图书馆创新服务模式。     

基于遗传算法的气体爆轰参数计算

在研究气体爆轰条件和物理模型的基础上,首次以遗传算法为工具,解决了气体爆轰参数求解时温度、压力假设的盲目性和复杂性,并应用具体算例对该方法进行了验证,为气体爆轰参数的求解提供了一个新的途径。     

一起亡人火灾事故的调查

通过对一起亡人火灾事故的现场勘验、调查、物证鉴定和事故认定过程的叙述,阐释了亡人火灾事故的调查和认定方法,并对电气火源物证的识别、提取、鉴定和运用作了详实说明。     

俄罗斯新型舰用C3I系统发展研究

详细介绍了俄罗斯海军中小型水面舰艇装备使用的新型作战情报指挥控制系统,试图为我国从事相关研究的人员提供一些系统设计、系统集成方面的新鲜思路和方法.     

论火灾损失的核定

对火灾损失核定中存在的问题进行了较深入的分析,通过引入中介组织,成立专家小组,注重时效性,加强人员素质等几方面来解决火灾损失核定中遇到的难题,建议对有关规定进行修改,并且发展火灾公众责任保险,来推进火灾损失核定工作。