预警机指挥多机群空战的协同战术决策

分析了预警机指挥下的多机群协同空战的战术决策方法,建立起了它的战术编队、威胁评估以及目标分配模型,并进行了仿真计算,结果表明此战术决策方法对于提高多机群协同空战的作战效能有着显著的作用,对于未来无人作战飞机多编队协同作战也具有很好的参考价值.     

动物机器人及其潜在军事应用价值

动物机器人由于具有出色的隐蔽性和环境适应性,可能在未来战争或局部冲突中会扮演重要角色,成为决定战场胜负的杀手锏。针对动物机器人及其潜在的军事应用价值,本文介绍了动物机器人的原理,根据动物生存环境的差异综述了陆地动物机器人、飞行动物机器人和水下动物机器人等三种类型机器人的研究现状;在此基础上,分析了动物机器人在抵近侦察、目标引导、对象识别和直接打击等方面的潜在军事应用价值,并讨论了动物机器人走向实用过程中存在的刺激靶点、刺激方式、生物相容性、操控器件、无线通讯以及能源供给等方面存在的工程问题以及未来研究方向。动物机器人优势十分明显,但对技术的要求也非常高,目前仅仅处于起步阶段,未来的路还任重道远。     

提升装备物资采购保障能力的策略设计

装备物资采购关系到装备保障职能的充分发挥和作战效能发挥能力的积累,其采购保障过程涉及极其复杂的技术问题和管理问题。采购保障策略是开展采购和管理项目所确定的思路和实现途径,完善的采购保障策略设计对于重大的装备物资采购项目的成败具有举足轻重的作用。本文从军队装备物资采购的基本内涵与特点入手,结合工作实践和调查研究,从采购信息运用、流程管控、权责修订、法规约束和需求预测等业务管理层面进行分析,阐述了当前装备物资采购的发展现状,提出了提升装备物资采购保障能力的策略设计,以期实现采购组织、流程和系统的整体优化,为装备物资采购改革中相关措施的修订与完善提供新思路和新方法。     

舰船任意姿态下消磁系统电流变化关系

推导出舰船消磁系统电流在任意航向上有纵倾和横摇时的变化关系;利用主磁航向上消磁系统电流与各干扰量以及地磁场的联系,提出了在磁东航向上利用舰船横摇时消磁系统电流变化关系对垂向感应干扰进行分离的方法,为在同一地点实现对舰船消磁系统跨纬度区抗干扰调整提供了可能．     

舰船消磁系统S矩阵测量计算机仿真

用舰船消磁系统数学模型 ,实现了消磁系统的计算机仿真 .可以利用这种仿真方法研究一些难以用实验方法研究的消磁系统问题 ,如S矩阵测量分析等 .对消磁系统S矩阵测量过程和分析方法进行了仿真研究 ,调试了S矩阵专用测量程序 .仿真结果证明了S矩阵的不变特征和所提出的测量分析方法是正确的 ,同时说明了消磁系统仿真研究方法是可行的     

作战方案效能评估指标研究

针对作战方案效能评估问题,分析了当前作战方案效能评估的现状,从信息能力、决策能力、资源消耗和方案自身结构链路关系四个方面提出了作战方案效能评估指标体系。指标体系中的每个指标都给出了定量的动态定义,可以对作战方案效能信息进行实时跟踪,还给出了作战方案评估模型的设计思路和接口。     

航空武器系统协同作战样式及关键技术

根据信息条件下一体化联合作战对航空武器系统协同作战的需求,研究了指挥控制平台、作战飞机与制导武器之间协同作战的几种样式,提出并探讨了其涉及的数据链、协同指挥引导、协同发射与制导等关键技术,为航空武器系统协同作战研究提供重要的理论及应用参考。     

一种面向混合数据集可视化的高效数据转换技术

应用领域中存在大量多数据类型属性的混合数据集,但是,很多有效多变元可视化方法的适用范围都只局限于单一类型,对于混合数据集可视化效果不甚理想。针对包含数值及分类型属性的多元混合数据集,提出一种面向混合数据集可视化的数据转换技术,首先对每一数值型属性使用聚类技术进行分类化,然后应用对应分析算法量化所有分类型属性,最后将转换后的混合数据集使用经典的数值型可视化方法——星形坐标法进行展现,并且针对变元数量较多或分类型变元势较高的混合数据集,在数据转换过程中提出一套降势策略,减少参与计算的变元数量,提高计算效率。实验表明,该方法对混合数据集的可视化结果不仅易于理解,而且有利于用户发现其中的隐性知识,降势策略在提高内存及时间效率方面作用显著。     

潜艇利用“迪卡斯”盲区规避反潜飞机跟踪

"迪卡斯"声纳阵存在探潜盲区,潜艇可利用其进行规避。通过对盲区的分析和计算机可视化,并建模、仿真计算了"迪卡斯"声纳浮标阵对潜跟踪概率,得出了通常情况下、特殊情况下潜艇机动规避方法和规避过程中的速度优化方法。尽管利用盲区规避可造成反潜飞机探测或定位中断,但利用盲区并非任何情况下的最优方法。     

两级信息融合技术在柴油机故障诊断中的应用

针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。