基于DoDAF的装备体系结构建模方法

美军DoDAF体系结构框架是一种重要的武器装备体系建模标准,对于保证武器装备系统之间可集成性、可互操作性具有重要的借鉴意义。为支撑武器装备体系建设的统一建模过程,优化体系结构和控制变更影响,文章力图在“能力需求牵引”作战思想指导下．提出基于DoDAF标准的结构化武器装备体系结构建模方法。采用DoDAF基线产品与用户自定义产品（基于“适用”原则）相结合的方式,从建模框架、流程、方法和支撑产品等方面对武器装备体系结构建模方法进行系统研究。由于使用结构化建模方式,在建模过程中采用与开发了相关的基础建模产品,从而使得模型更具针对性,建模过程更加直观、具体和易于操作。     

武器装备体系试验工程研究

武器装备体系试验是武器装备试验发展的新趋势,武器装备体系试验工程为系统解决武器装备体系试验问题提供先进的思想和模式.立足我军武器装备体系试验的理论研究与工程实践需求,首次提出了武器装备体系试验工程的基本概念,并从武器装备体系试验工程的产生背景、基本框架、建设重点等方面进行了系统阐述,为构建武器装备体系试验工程理论体系奠定了基础,为深入开展武器装备体系试验提供了指导.     

车电系统TTCAN网络调度设计与分析

针对传统CAN总线无法满足车电系统进一步发展对总线实时性和确定性要求的难题,引入具有时间触发机制的TTCAN (Time-Triggered Controller Area Network)网络,给出了一种车电系统TTCAN网络调度算法.在此基础上,构建了一种新的车电系统TTCAN网络调度设计方案,并以消息的最差响应时间、最大发送周期抖动和总线带宽利用率为性能指标分析了该方案的性能,分析表明:该方案具有良好的实时性、确定性和高的总线带宽利用率.     

导频设计的MIMO-OFDM改进信道估计算法

为提高系统的传输效率并改善信道估计的性能,提出了一种结合优化导频设计的分段带阻滤波算法.采用优化的导频设计,该算法在少量增加计算复杂度的基础上,能够进一步提高信道估计的性能,与实际中广泛应用的经典时域滤波算法相比,具有更高的估计精度.仿真结果证明该算法适用于不同的信道环境,尤其在低信噪比的条件下,该算法能够明显降低信道估计的MSE.     

基于三角模糊熵的装备维修合同商评价与选择

装备维修合同商保障能力评价是军民融合装备维修招投标过程中合理选择最优合同商的基础.通过对招投标过程及以往资料的研究,在考虑部队装备维修保障特殊性的基础上,从合同商资质、技术能力、管理水平和价格成本4个方面构建装备维修合同商评价指标体系,并运用基于三角模糊熵的综合评价法进行评价.综合运用三角模糊法和熵值法,针对评价指标的模糊性和不确定性,采用三角模糊数对定性指标量化处理,又用熵权反映出指标竞争的相对激烈程度,计算出评价对象与理想点的贴近度和距离,据此对评价对象进行优劣排序,最后通过实例进行了验证.     

基于K-means-RBF的机载传感器评估

针对传统RBF神经网络存在的高维数据学习训练问题,采用K-means聚类算法设计RBF神经网络数据中心,建立基于聚类RBF神经网络的机载传感器精度评估模型,运用改进的RBF神经网络对机载传感器系统进行精度评估研究.仿真研究结果表明,与传统RBF神经网络评估算法相比,该算法有效减少评估时间,提高预测精度,表明算法是合理和有效的.     

由一起放火案谈多产权多使用权建筑的消防监督管理

多产权、多使用权建筑不断涌现,此类建筑的火灾也呈逐年上升趋势.通过一起多使用权建筑放火案件的发生,对多产权、多使用权建筑在消防安全方面存在的问题进行分析,提出了解决多产权、多使用权建筑消防安全问题,遏制多产权、多使用权建筑火灾事故发生的具体措施,为进一步规范多产权、多使用权建筑消防安全监管工作提供理论支持.     

高校历史学专业英语教学的实践与思考

为加强高校世界史学科的建设和历史学专业培养目标的实现,历史学专业英语教学的实施己成为大势所趋。本文探讨了历史学专业英语教学中的实践经验,以及在教学中存在的问题和完善方法。     

手绘非规则军标图形的结构化识别方法

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种图元和4种图元间空间结构关系,将图形表示为图元向量和图元结构关系矩阵,通过匹配图元向量和图元结构关系矩阵来识别图形类别,并估计未知图形与模板图形之间的图元对应关系。实验结果表明:本文方法能有效克服图形形状变化的影响,对手绘的常用非规则军标图形的类别和图元对应关系具有较高的识别正确率和识别速度。     

基于方位特征序列的地雷鉴别算法

在使用低频超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR)对地雷进行探测的过程中,根据目标电磁散射随方位角和入射角的变化特性,提出一种利用双峰间距和频率凹点特征沿方位向变化的隐马尔科夫模型(HMM)鉴别算法。该算法首先针对目标感兴趣区域(ROI)图像估计其各方位回波响应,然后利用时频原子提取时域双峰间距和频率凹点,进而得到随方位角变化的特征序列,再通过SAR工作时方位角和入射角的变化特点以及训练样本确定HMM参数,并在此基础上计算疑似目标新的特征矢量,采用马氏距离进行判别。实验结果表明了本文所提方法在目标鉴别方面的有效性。