浅谈武器装备软件质量监控方法

随着科学技术的不断发展,计算机软件在大型复杂武器系统中的应用越来越广泛,软件的质量直接影响到系统的作战效能,而软件的随意性、抽象性等特点给质量监控带来很大困难,到目前为止还没有形成切实可行的办法对它进行监控.提出了对武器装备软件质量监控过程中应注意的几个问题,并作了进一步的探讨分析,供有关人员参考.     

利用对比度最优准则的压控振荡器调频非线性误差估计与校正方法

针对压控振荡器调频非线性误差的准确估计与校正问题,提出一种以一维距离像对比度最优为准则的自适应估计与校正方法。本方法建立引入温度变量的压控振荡器频率特性模型,并据此估计出某一温度值对应的调频非线性误差,在对中频回波进行误差补偿和一维脉压后,以一维距离像的对比度最优作为迭代收敛准则,实现调频非线性误差的最优估计与校正。仿真和实测数据结果表明,该方法充分考虑了温度因素对压控振荡器输出频率的影响,能够在不增加硬件复杂度的前提下,通过算法实现对调频非线性误差的估计、跟踪与补偿。与传统基于硬件电路进行估计或校正的方法相比,新方法无需由硬件组成闭环估计通道,且具有实时性强、运算量小、补偿精度高的优点,对于克服实际工程应用中压控振荡器器件的参数漂移问题具有重要指导意义。     

导弹预警卫星探测效能评估

导弹预警卫星是导弹防御体系的重要组成部分,正确评估其探测效能对于提升导弹防御体系作战能力具有重要作用。分析并建立了一套多层次导弹预警卫星探测效能指标体系,基于层次分析法确定了各指标要素的权重,并提出了一种导弹预警卫星探测效能评估模型。通过对美国导弹预警卫星探测效能的评估,验证了所建模型的有效性。     

基于遗传BP神经网络的装甲装备器材需求预测

装甲装备器材保障具有规模大、时间紧、消耗大、不确定因素多、决策难度大等特点。准确的需求预测是实施主动的、精细化的器材保障的重要前提条件。利用BP神经网络较强自学习能力和自适应能力对器材需求规律进行学习,并借助遗传算法提高BP神经网络的收敛速度,设计了一种基于遗传算法改进的BP神经网络模型预测方法,对装甲装备器材进行需求预测。通过实例计算表明,该方法比单纯BP神经网络方法具有预测精度高、收敛速度快的优点。     

采用重构吸引子的辐射源个体识别技术

为解决现有基于相空间个体识别方法面临重构特征矢量维数高、计算效率低、鲁棒性差等问题,从非线性动力学角度出发,构建了基于重构吸引子的辐射源个体识别框架,并在此框架内提出了基于等距映射的辐射源个体识别技术。该技术采用等距映射从相空间中重构辐射源吸引子,可以更低的维度描述辐射源系统动力学特性,反映辐射源个体的“指纹”特征。实验表明该方法识别准确率更高、效率更高、听鲁棒性更强。     

试论军事刑事司法专属管辖的根据

军事刑事司法专属管辖划分的根据在军事法学界存在着争议,在法律规范的规定中也是非常原则,缺乏可操作性。本文从军事法学界对军事刑事司法专属管辖根据的不同学术观点入手,依据我国现行法律规范的零散性规定,以军事司法权的内在属性为理论依托,论证了我国军事刑事司法专属管辖根据的原则与例外。     

21世纪无人机关键技术

无人机因其独特而优异的战术性能,在近几次现代局部战争中得到了越来越广泛的应用,执行的任务也越来越多。从未来无人机的军事需求及其战术性能入手,结合技术发展趋势和发展可行性,对未来无人机发展需要的一些关键技术进行了分析研究,这些关键技术对提高未来无人机的战术性能具有重要作用。     

谱分析在惯性平台试验数据处理中的应用

为了获取更多有效信息,将谱分析方法应用于惯性平台试验数据的定性分析。首先对试验数据进行差分处理得到平稳数据,再利用快速傅里叶变换就能得到数据的频谱。对某次试验数据进行处理后得到的频谱图进行了分析,结果表明此方法简单、有效。     

计算机辅助装配公差分析的探讨

探讨了将公差分析纳入到设计过程中,并对设计过程中公差取值进行指导的可行性,在用Pro/E在计算机上进行产品预装配的过程中利用公差分析中的最坏情况分析法、统计分析法、敏感分析法、百分比贡献分析法以及Pro/E软件中的CE/TOL(公差分析)模块对所设计的零件和零件装配的全过程进行公差分析与综合,确定零件的公差在装配过程中影响关键尺寸公差的约束及其敏感度,通过改变个别零件的关键尺寸的公差约束来降低制造成本,减少发生干涉和精度超标的概率,提高装配精度。     

捷联干涉仪体制被动导引头测角解模糊算法

首先阐述了捷联干涉仪体制被动导引头测角模糊现象出现的机理,并分别针对导引头处于目标截获和目标跟踪2种状态下鉴相模糊现象作了分析。在此基础上,提出了目标截获和目标跟踪2种状态下导引头测角解模糊算法,算法基于地面站实时给导弹粗装订的弹目相对方位角数据。最后,给出了目标截获时角度容限及目标跟踪时相位容限的确定方法。