【邀请论文】美军未来司令部探析——成立背景、主要职能与未来前景

新一轮科技革命的快速发展正推动战争形态从信息化向智能化演进。美军作为二战后始终位列世界第一的军事力量,正在积极设计未来战争以应对当前的“大国竞争”,2018年刚刚成立的陆军未来司令部正是在这一背景下产生的。未来司令部隶属于美国陆军,主要负责美陆军新型武器装备的研发、未来作战概念创新以及新兴军事科技的测试和应用。成立两年以来,未来司令部已经拥有了一套完善、严密的组织架构,创造了包括C5ISR作战概念在内的一系列理论成果,在空基导弹、远程精确火力系统等新型作战装备上也取得了众多进展。本文基于大量前沿文献研究,廓清了未来司令部的组织架构,总结了其主要职能,并对这一新设司令部的发展前景进行了展望和预测,期望能够为推进军队现代化和未来化建设提供有益启示。     

基于变量节点串行消息传递的LDPC码译码研究

针对标准LDPC码译码中洪水消息传递机制的不足,提出以串行机制进行消息传递,按照变量节点的顺序进行消息处理和传递,对每个变量节点同时接收校验消息和发送变量消息。该方法使更新的消息能够很快进入当前迭代计算,改善了LDPC迭代译码的收敛性能。通过对几种常用译码算法的仿真比较,验证了在复杂度不增加的情况下,该方法性能优于其它几种最大后验概率准则的译码方法,且算法收敛快,是一种能较好兼顾性能与实现复杂度的译码方法。     

基于核主成分分析的铁谱磨粒特征提取方法研究

针对铁谱分析的磨粒识别过程中存在原始磨粒特征描述指标参数多、非线性突出的问题,提出基于核主成分分析的磨粒特征提取方法,介绍该方法的原理与算法。结合某柴油发动机故障检测与分析系统中铁谱磨粒自动识别的应用实例,并与传统主成份分析方法进行对比分析,结果表明该方法在进行样本非线性特征参数指标综合以及特征维数压缩方面具有可行性和有效性。     

组合导航系统的神经元信息融合模型

提出了一种基于神经元状态融合的组合导航系统信息融合模型 ,给出了神经元融合权重在线自适应学习算法。将该模型应用于车载SINS/GPS组合导航系统 ,通过仿真计算和实验室静态组合导航实验 ,验证了该信息融合模型及融合权重在线自适应学习算法在实际应用中的有效性和可行性。     

关于建立军人退役前医疗保险的思考

军人医疗保障体系作为后勤保障社会化改革的一项重要内容 ,对提高军人医疗保障水平 ,促进社会化进程有着重要意义。对军人医疗保障体系的现状、公费医疗存在的弊病等情况进行了分析 ,提出了“健康是一种自我责任”的新理念 ,阐述了建立军人退役前医疗保险制度的必要性和可行性 ,探讨了军人医疗保障的有关改革问题。     

汽油燃烧产物GC-MS分析的萃取剂研究

应用色谱/质谱联用技术对提取93#汽油燃烧烟尘及残留物特征组分的五种萃取剂进行了对比研究。在确保制样过程中汽油组分提取量尽可能一致性的条件下,以提取出的有机特征组分的种类和相对峰面积为标准,利用总离子流色谱图和质量色谱图定性分析了五种萃取剂的萃取效果。     

基于支持向量分类的装备完好性预测模型

对抗的战场环境和任务的变化,越来越需要装备战备完好性来保障作战行动。保持或提高装备战备完好性是装备保障的核心和中心工作。利用基于结构风险最小化的支持向量分类（Support Vector Classification,SVC）方法对装备的战备完好性进行了预测,提高了机器学习方法的预测能力。并以车辆装备发动机的技术状况数据为实例,建立了预测模型,通过参数选择,提高了模型预测的正确率、命中率等指标。结论表明：支持向量分类方法是预测装备战备完好性的有效方法。     

编队协同防空制导交接仿真研究

协同制导是编队协同防空作战中的一种重要作战手段.制导交接又是协同制导中的关键环节.对制导交接方式的选择进行了说明,分析了理想和实际交接区的范围,对水平交接区进行了仿真分析,对协同制导时的航路规划提出了要求.结果表明,只有交接平台以及导弹的相对位置以及导弹航路满足一定要求,才能顺利完成制导交接.     

最佳路径求解算法

求解公交最优线路是进行公共交通系统规则的一项关键技术,通过对现有算法的分析,结合2007年全国大学生数学建模竞赛B题,利用图论、集合论、矩阵知识和迭代搜索法思想,建立了换乘次数不超过,n的任意两站点间最佳路线模型、出行时间模型和出行费用模型,提出了改进的最小换乘算法,通过对题目中给定的6对起始点求出的最佳路线对新算法的有效性进行了验证.     

高双折射光子晶体光纤用于温度传感的研究

文中分析了高双折射光子晶体光纤用于温度传感的应用。在高双折射光子晶体光纤的特定空气孔中填充折射率温度系数高的液体材料,温度的变化会导致光纤传输特性的变化,通过检测其双折射的变化从而实现温度传感。文中运用平面波扩展法计算分析了该新型光子晶体光纤的双折射特性随温度变化的关系。