以联合训练推动军种训练提质增效

联合训练以军种训练为基本支撑,形成作战能力的关键在于军种训练与联合训练的无缝衔接。在新的领导指挥体制下,战区作为组织开展联合训练的主体,必须将军种训练纳入战区联合训练的整体计划。因此,军种训练要从标准体系、训练内容、组训模式等方面进行革新优化,切实将军种作战能力融合形成联合作战能力。本文针对当前军种在训练过程中出现的思维转变慢、训法不灵活和联训质效偏低等问题,着眼联训需求、部队建设实际以及战争发展方向,从提升联合素养、深化联合观念、丰富训练内容、引入智能化军事训练方法、优化训练环境、督导训练落实等方面提出了对策建议,以期以联合训练牵引军种训练提质增效,切实推动联合训练不断向高水平跃升。     

基于身份验证技术的后勤保障审核系统

对身份验证的易仿造和易篡改提出了一种新的解决方案--采用数字水印技术来保证身份验证的完整性和不可否认性.阐述了一种采用非对称密码体制的数字水印应用策略,并以在某部队的具体应用为背景实现了一套对身份验证进行散列、数字签名,然后再通过数字水印技术将信息隐藏入验证系统的方案.该方案有效地确保了部队信息传输的保密性、交易者身份的确定性、数据交换的完整性以及发送信息的不可否认性,具有较好的实用价值.     

美国的弹道导弹防御激光武器

主要介绍了美国正在发展的用于弹道导弹防御的机载激光器和太空激光器的基本组成、能力、作战构想、发展计划、进展情况和面临的主要技术挑战     

对篮球教练员谋略的探讨

本文通过对教练员的谋略过程、谋略原则和谋略的艺术等几个方面的分析 ,为教练员在竞赛和临场指挥中正确使用谋略提供理论依据与方法     

大椭圆轨道航天器四面体编队运动分析与设计

若干正处于计划或实施中的空间物理测量任务较多采用运行于大椭圆轨道上的四面体航天器编队协同完成任务轨道段内地球磁层结构和动力学现象的分布式测量与分析。采用基于轨道根数的相对运动模型,分析了参考轨道根数对四面体性能指标——质量因子和平均边长的影响;假设某一航天器运行于参考轨道,提出了以其他三个航天器的15个相对轨道根数为设计变量,目标函数兼顾质量因子和平均边长的四面体优化设计方案,并将其应用于第一阶段MMS任务的四面体构形设计中。仿真结果表明,在不考虑摄动和控制的前提下,通过优化可以得到任务轨道段内四面体性能保持较优的轨道设计方案。     

用科学发展观指导思想政治教育的理念更新

以科学发展观为指导加强和改进部队思想政治教育,关键是要革新教育理念,确立和强化以人为本、主动适应、讲求效益、民主平等、综合集成和重在建设的教育观,切实把思想政治教育推动部队建设与促进官兵全面发展的双重功能结合起来、把教育者主导性与受教育者主体性统一起来,把教育过程各环节与教育保障各要素兼顾起来,着力增强思想政治教育的实效性。     

舰载近防武器对无人机蜂群的拦截分析

针对海上目标如何应对小型无人机蜂群攻击的问题,以"宙斯盾"舰为受袭目标,分析了舰载近防武器对无人机蜂群的拦截能力。在介绍蜂群战法、分析舰载作战体系及近防武器系统组成的基础上,描述了"宙斯盾"舰拦截无人机蜂群作战流程,建立了舰载近防武器系统关键仿真模型。分析了不同舰载近防武器对无人机蜂群的拦截效果,为探寻更为行之有效的应对无人机蜂群攻击的手段提供了参考。     

基于卷积神经网络的无人机侦察图像去雨算法

提出了一种改进的无人机侦察图像去雨算法,该算法采用双边滤波和引导滤波相结合的方法提取有雨侦察图像的高频子图。根据无人机侦察图像中一般存在天空、地面等纹理相对平滑区域的特点,提取侦察图像中的纯雨区域。最后,将提取的纯雨区域作为训练样本,输入卷积神经网络中进行训练,提取图像特征信息,得到卷积神经网络的最优参数,完成神经网络训练,得到去雨侦察图像。通过仿真实验表明,该算法能够有效去除雨线对无人机侦察图像的干扰,提升侦察图像质量,具有一定的军事应用价值。     

机载燃油泵性能退化试验研究

为了获取刻画燃油泵退化规律的退化数据,提出机载燃油泵性能退化试验研究。基于失效机理分析制定燃油泵性能退化试验方案。搭建燃油泵在电应力载荷下的性能退化试验平台,可模拟飞机燃油泵注油循环过程,施加电应力载荷,采集出口压力信号。建立Holt指数平滑退化模型用于剩余寿命预测。结果表明该退化模型表征了燃油泵的退化规律,验证了该试验方案和平台的有效性和可行性。     

基于深度学习及UKF的机器人SLAM

针对室内机器人定位中精度不高、稳定性差的问题,提出融合深度学习和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的机器人同时定位与地图构建方法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。首先利用深度相机获取彩色图和深度图,再利用单发多框探测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)进行路标检测,获取路标坐标,最后将路标信息加入到UKF-SLAM中。实验结果表明,该方法提高了SLAM的精度,可用于室内机器人同时定位与地图构建。