一种考虑主观偏好的武器装备采购决策方法

针对只有部分权重信息且决策属性值以区间数形式给出的武器装备采购方案决策问题,提出了一种基于区间数相离度和可能度的偏差最小化决策方法,将决策者对待选方案的主观偏好融合到计算模型当中,并详细给出了该决策方法的计算步骤和算法。研究表明,该方法能够有效解决武器装备采购决策过程中的主观偏好问题,使得决策结果更为客观合理,最后通过一个示例来验证方法的可行性和有效性。     

基于云模型和证据理论的现役装备改进方案评价

针对部队现役装备改进方案影响因素复杂,评价方法不够系统全面,评价过程具有模糊性、随机性和不确定性等特点,提出了将云模型与改进证据理论叠集优化的现役装备改进方案评价方法.根据作战目的和任务要求,构建了装备改进方案指标体系,采取基于信息熵的专家群组灰色赋权的方法确定指标权重;通过云生成器确定基本概率分配;再结合Jousse...     

高技术装备维修知识共享

将知识管理的思想引入到装备维修中,认为装备维修组织与高技术装备生产厂家之间的知识共享是提升高技术装备维修能力的重要因素。通过建立知识共享模型,对装备维修组织与高技术装备生产厂家知识共享过程进行了分析,得出知识总量螺旋上升的结果。在此基础上进行博弈分析,运用数学方法,找出主导高技术装备维修知识共享活动的关键因素,并结合实际,研究应对方法,推动装备维修知识共享,促进装备维修组织知识创新,从而提高装备维修能力。     

基于数据链的航空作战进程研究

研究了数据链支持下的航空作战兵力变化问题。将空战能力指数通过映射关系转化为平均战斗力水平,从数学理论上证明了二者具有等价性。结合平均战斗力水平,建立了基于数据链的改进蓝彻斯特空战模型及具有增援力量的作战模型。仿真分析了等效实力比、不同初始值以及增援时刻的不同对空战进程的影响,结果表明数据链具有提高作战效能和改变战局的作用。实验发现了在增援作战时,存在"局部最优增援时刻点"这一重要结论。     

基于相位序列降低多载波信号峰均比的研究

为了解决多载波信号峰值平均功率比(PAPR)较高的问题,从多载波信号的初始相位出发,结合预留子载波(TR)降低PAPR的方法,提出了Newman-TR联合算法,经理论分析和仿真表明,该算法能有效降低系统的PAPR,且不会产生误码率。针对所提算法复杂度较高的问题,提出一种次优搜索来代替全局搜索,降低了计算的复杂度,提高了该算法的实际可行性。     

高架仓库应用超细干粉灭火系统可行性分析

高架仓库具有高度高、空间大、货物分层密集存放、灭火难度大等特点,而超细干粉灭火装置灭火剂释放后,达到灭火浓度的粉雾能够迅速弥漫保护空间,笼罩保护物。在对高架仓库常见灭火系统进行分析的基础上,提出了超细干粉灭火系统在立体货架上分层布置、分区启动的应用形式及方法,并通过模拟灭火试验,分析了超细干粉灭火系统应用于高架仓库的可行性。结果表明：超细干粉灭火系统可有效扑灭高架仓库初期火灾。     

改进的通道特性校准方法在干涉仪中的应用

多通道测角系统中,通道幅相特性是影响测角精度的重要因素。提出一种不失一般性的自适应滤波器校准模型,分析了滤波器暂态效应对测角结果带来的影响,指出暂态效应的持续时间与滤波器的阶数有关。并对此提出改进,改进后的方法根据滤波器阶数进行野值点剔除,修正了暂态效应对测角结果的影响。仿真验证在样本数较少,信噪比为10 dB的情况下时,角度估计精度可以提升0.1°~0.3°。     

ISAR雷达欺骗式干扰信号生成算法

宽带ISAR雷达能够从目标回波中计算得出众多目标特征,对ISAR雷达的干扰信号必须高逼真地模拟目标的电磁散射特性和运动特性。从弹头目标电磁散射机理出发,分析了干扰信号生成流程,提出二维成像干扰的实现方案。针对虚假目标特性模拟问题,提出基于一维距离像模板合成欺骗干扰信号的算法。算法采用距离像模板与实际宽带ISAR信号的卷积调制处理,生成的干扰信号能较好地反映目标的电磁特性。通过多个脉冲的模拟,生成的干扰信号也能够准确反映目标的运动特性。仿真实验对暗室测量数据和HRRP模板数据进行成像效果对比,验证了算法的有效性。该算法对二维成像干扰机的工程设计具有指导意义。     

反舰导弹靶场试验精度评定方法

为了对小子样条件下反舰导弹靶场试验精度作出合理的评定,研究了自助法和随机加权法的原理。针对自助法和随机加权法存在的不足,研究了一种改进的方法,仿真结果表明新方法获得了更加稳健、精确的评定。最后,给出一些有益的工程应用建议。     

构建武警法学学科体系

深化武警院校改革,聚焦“能打仗、打胜仗”这个强军之要,必须构建武警法学学科体系。武警法学经历了孕育萌芽、研究探索、创立形成的发展阶段。构建武警法学学科体系,必须紧贴武警部队职能任务实际,发展武警法学的特色和优势,为部队培养“会指挥、懂法律的指挥警官和初级指挥人才”。