论我军后勤装备信息化发展策略

文章从我军目前的实际情况出发,阐述了后勤装备信息化的定义及其任务,指出我军信息化后勤装备的需求特点,针对需求制定出相应的发展策略。这对新军事变革形势下,促进我军后勤装备信息化发展具有一定的借鉴意义。     

C3I系统中战术态势估计的推理方法

本文首先讨论了态势估计中推理框架的现有形式，并从中抽取共性；然后讨论了推理算法的研究现状及存在的问题；最后在推理框架共性之下，提出了应用模糊理论和统计理论解决这些问题的步骤。     

卫星轨道Kalman滤波稳健估计

卫星观测数据中不可避免地存在着粗差 ,一般的Kalman滤波易受观测粗差的影响。首先推导Kalman滤波稳健估计公式 ,并分析了它的稳健性。然后用Kalman滤波稳健估计对Lageos卫星的激光实测资料进行了处理 ,证明它具有明显的抗粗差的能力和稳健性     

改进的累量域波达方向矩阵法

构造了一种可以进行高分辨二维波达方向估计的累量域波达方向矩阵。利用该矩阵的特征值和特征向量 ,就可以求出信号源的方位角和俯仰角。同其它的波达方向矩阵法相比 ,放宽了对阵列结构的要求 ,提高了阵列孔径的利用率。同时 ,由于采用了累量来构造波达方向矩阵 ,因此新方法具有对高斯噪声的自然盲性。     

自调整交互多模型

本文提出了一种在X-Y平面内跟踪机动目标的新算法。该算法使用模糊if-then规则和指数衰减方法在过程噪声方差增加和减少时调整噪声方差值的大小.此外还提出了一种估计转弯机动角速度的新方法。并通过仿真数据和真实的数据对该算法和交互多模型(IMM)算法进行了比较。     

变结构MM估计器的模型集合序列条件估计

变结构多模型(VSMM)估计最重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集合(RAMS)方法。它由两个功能部分组成:模型集合自适应和模型集合序列条件估计。本文是针对第二部分。具体一点,就是通过推广著名的交互多模型(IMM)算法得到基于任意时变模型集合序列的一般的最优单步高效的递归模型集合序列条件估计。这种递归提供了一种在RAMS中是最优的为新激活的模型分配概率并且对基于这些模型的滤波器进行初始化的自然和系统的方法。此外,还给出了基于任意两个模型集合(未必是不相交)获得整体估计的最优和高效的融合方法。最优递归和融合为模型集合序列条件估计问题提供了对于大多数实际问题都相当令人满意的解决方案。这里给出的结果已经应用在最近建立起来的两个变结构MM估计器,似然模型集合和模型群切换算法中。这些算法是普遍适用和容易实现,并且明显优于可用的最好的固定结构的MM估计器。     

发挥物资部门优势 增强物资保障能力

针对市场经济环境下军队物资部门面临的困难,本文提出要通过发挥军队物资部门的优势来增强物资保障能力,并提出了具体措施;调整组织结构,实施统筹供应,建立统分结合的物资保障体系;搞活物资工作,实行保供与经营并重,建立以物资供应协调中心为主体的军民双向流通的物资辅助保障体系;增强服务意识,提高服务水平,实施面向市场、面向用户的物资筹供策略;加强资金管理,提高资金使用效益,采取各种行之有效的风险回避策略,确保资产的保值增值;加强人力资源建设,营造人才成长的环境和条件;加强军队物资流通设施设备的现代化建设,提高物资保障的机械化、自动化和信息化程度。     

病态线性回归模型系数的0─c型岭估计

针对病态线性模型病态的实质,提出回归系数的０－ｃ型岭估计。首先研究它的均方误差的最优化问题,给出了参数的最优值或最优值的一个上界和下界,证明可以选择参数,使它在均方误差的意义下优于ＬＳ估计。其次,研究它的偏差,证明存在０－ｃ型岭估计优于ＬＳ估计,且比岭估计β（ｋ）具有较小偏差。最后证明它的可容许性,并讨论在实用中它的岭参数选择方法的优点。     

战略导弹制导系统精度评估方法及应用研究

本文论述了战略导弹制导系统精度评估方法,并分析了影响制导精度的各种因素;在定性分析的基础上,建立了制导系统的误差模型,并将此模型归纳为线性回归模型;最后,对目前所采用的误差分离方法进行了分析和比较,并将模型参考自适应思想与岭估计方法相结合,形成了模型参考自适应广义岭估计方法,为解决制导系统误差分离问题提供了一条有效途径。     

多因子动态加权威胁估计方法

在分析了以往威胁估计方法不足的基础上,提出了多因子动态加权威胁估计方法,该方法中给出了诸因子新的有作战背景的威胁隶属度函数,并运用层次分析法（ＡＨＰ）计算出权系数,而且随着作战环境的变化可动态调整之。