贝叶斯网络的编队对地攻击作战效能评估

针对影响编队作战效能的不确定性因素,提出基于灰色模糊贝叶斯网络的作战效能评估模型.该模型首先将不确定性因素分为灰色模糊域和概率域两大类,然后在灰色模糊域使用灰色模糊综合评判对不确定性因素进行评判,并运用可能性概率转换理论将评判结果转换为概率域知识,最后在概率知识域使用贝叶斯网络推理算法得到作战效能评估指标值.实例计算表明,该方法能够较好地量化处理不确定性知识,具有一定的实用性.     

比对作战试验的定序指标考核研究

定性指标是武器装备作战试验中的重要考核内容,其中的定序指标是最为常见的一种定性指标.考虑到以比对试验的形式组织的作战试验,对于武器装备更新换代具有更好的决策支持作用,提出了一种考核框架及其样本量估算方法:剖析了当前作战试验定性指标考核的一些可改进方面,讨论了基于ridit分析的应用可行性与考核框架,并针对ridit分析...     

煅烧温度对钛酸钡晶相的影响

采用溶胶-凝胶法,制备钛酸钡干凝胶.通过DSC对其进行热分析,确定两个煅烧温度:780 ℃和900 ℃.通过DSC,XRD对这两种温度煅烧得到的钛酸钡进行晶相结构表征.结果表明,随着煅烧温度升高,晶粒尺寸逐渐增大,(111)面间距d(111)和α轴逐渐减小,c轴逐渐增大.说明可以通过提高煅烧温度得到常温下为铁电性的四方相钛酸钡晶体,解决了溶胶-凝胶法制备钛酸钡在常温下为顺电性的立方相晶体这一问题.     

全电战斗车辆发展概况及关键技术

介绍了目前世界上全电战斗车辆发展的现状和趋势.从新时期军事战略方针及陆军转型的要求等方面,对在我国开展全电战斗车辆研究进行了需求分析.以美军未来战斗系统地面平台为重点,总结和分析了国外相关研究成果.以电传动技术为重点,阐述了全电战斗车辆中的四大关键技术.从发展思路、具体措施等方面,对我国全电战斗车辆的发展提供参考性建议.     

多功能组合木马架构的研究

对当前主流木马的实现架构进行了分析,根据分析结果,提出了多功能组合木马架构.该架构不仅综合利用现有的木马技术来适应各种复杂的环境,而且实现了木马功能的多样化.最后,给出了该木马架构的一些关键实现技术.     

基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。     

激光探测技术实用化研究——一种新型手持式微型激光探测装置

一种激光探测技术的实用化研究,通过转动衰减片调节盘和调节放大电路的增益,既可探测固体激光器发出的兆瓦级激光,又可探测半导体激光器等发出的瓦级、微瓦级激光并进行声光报警。     

信息化条件下炮兵火力交战模型

针对信息化条件下的战争系统是物质、能量和信息全面开放,交织众多反馈控制回路,呈现非线性特征的复杂耗散系统,提出了基于规范化系统动力学建模理论的量化研究框架,运用影响图方法建立了描述信息化条件下炮兵火力交战过程的微分方程模型,进而以稳定性理论对模型进行分析,讨论了炮兵信息系统能力对炮兵部队战斗力提升的非线性倍增效用。在具体想定下,通过模拟仿真,该交战模型既可为明确炮兵部队的建设重点与发展方向提供参考,也可为评估信息化条件下的炮兵作战效能,计算炮兵兵力火力需求提供一定的定量依据。     

多核数字信号处理器矩阵乘卷积算法性能评测

矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能并行矩阵乘卷积实现算法ftmEConv。该算法由输入特征图转换、卷积核转换、矩阵乘以及输出特征图转换这四个均运行在通用多核DSP上的并行化部分构成,通过有效挖掘通用DSP核中功能单元的潜力来提升各个部分的性能。实验结果表明,ftmEConv实现了高达42.90%的计算效率,与芯片上的其他矩阵乘卷积算法实现相比,获得了高达7.79倍的性能加速。     

基于改进CS的随机PRI雷达精确测速及杂波抑制算法

传统的脉冲多普勒雷达存在严重的测距测速模糊和盲区效应。考虑在正常脉冲重复间隔(PRI)上叠加一个随机扰动,并把PRI的随机变化巧妙转化为稀疏观测矩阵的受限等距性质,提出的基于压缩感知的随机脉冲重复间隔雷达为全相参动目标检测提供了一种新思路。针对其在实际应用中存在的粗糙损失和杂波干扰两个问题,分别提出了基于局部词典细化的精确测速算法和基于改进优化模型的杂波抑制方法。仿真实验结果表明该方案具有较高的测速精度和较强的杂波抑制性能。