对加强刑警初级指挥学院建设的几点思考

武警初级指挥学院作为培养武警部队高素质新型军事人才的摇篮,是武警干部生长教育和继续教育的重要阵地.面对新的形势和任务,努力建设高水平的武警初级指挥院校,对于提高武警部队全面建设的质量和水平具有重要的意义.     

差动轮系在火炮补弹系统中的应用与分析

描述了某小口径火炮补弹系统的特点,设计了一种新型的差动轮系翻转机构。通过使用ADAMS机械系统动力学仿真软件建立动力学模型并仿真分析计算,得到翻转机构的动力学曲线和运动规律,仿真数据与理论计算数据相一致,结果表明ADAMS软件对复杂模型的仿真准确可靠,对以后的优化设计具有一定的参考价值。     

一种改进的证据权重确定方法

针对Dempster方法在合成高冲突证据时存在的问题,分析了现有改进方法的缺点,提出了一种新的改进方法。该方法首先利用证据之间的相似系数求出各证据的初级权重;然后引入权重折扣因子,将冲突证据的权重按折扣因子折算后并入到其他证据的权重中,得到各证据的综合权重;最后对证据加权平均后再利用D-S组合规则进行组合,通过算例比较表明改进后的方法合成结果更加有效。     

旋转弹无静差控制系统设计北大核心

针对旋转弹自旋对控制系统稳态特性的不利影响,提出无静差旋转耦合控制系统设计方法,该方法是在单通道控制系统设计时,引入积分校正环节,对旋转耦合后俯仰和偏航通道的稳态误差进行修正,并分析二阶环节舵机模型的耦合特性和旋转引起的弹体耦合特性。将其应用到旋转弹的某一特征点处,仿真结果表明该方法能有效降低旋转弹自旋给控制系统造成的不利影响。     

一种基于关联脉冲对的动态直方图分选算法

针对现有分选算法在复杂电磁环境下准确性与效率降低的问题,提出了一种基于关联脉冲对的动态直方图分选方法。该方法首先对到达时间差进行固定箱长统计,将高于检测门限的相邻箱进行合并,得到动态直方图统计结果,估计出潜在PRI(pulse repetition interval)。对潜在PRI对应的关联脉冲对进行分析,剔除虚假PRI并估计出真实PRI的抖动量。最后,再依据PRI参数完成脉冲序列搜索,实现对雷达信号的分选。仿真实验表明,该方法在较低的到达时间差级数条件下,对多部复杂PRI调制信号的分选准确率达到95%,能够对复杂电磁环境下的雷达信号进行有效分选。     

Huber加权的频率稳定度非相关差分抗差估计方法

计算原子钟频率稳定度时,钟差观测异常会导致Allan方差出现较大的估计偏差。建立Allan方差的差分估计模型,根据钟差的差分序列统计特性分析了相关差分估计的噪声识别与白化等计算复杂度问题;针对上述难点提出一种基于Huber权函数的非相关差分抗差估计方法,建立一种非相关差分序列的构造方法,有效避免了复杂的噪声识别及白化计算;给出Allan方差的非相关差分抗差估计的推导,并对抗差过程引入的误差累积给出了一种抵消方法;给出完整的抗差估计方案,并利用实测数据进行了实验验证。实验结果表明本方法对相位单点跳变、相位阶跃跳变具有显著的抗差能力,抗差估计可使异常引入的相对偏差由近200%降至10%以内。     

稳像式火控系统实弹射击训练控制装置设计与应用

通过对装甲兵传统的枪代炮射击训练进行分析,并结合稳像式火控系统射击的特点,得出射手要减小瞄准操作误差、提高射击密集度,必须掌握平稳跟踪目标的动作要领。由于缺乏训练和检验该动作要领的手段,设计并制作了实弹射击训练控制装置,提出检验训练合格的标准,从而使射手较好地掌握平稳跟踪目标的动作要领,提高了小型射击场的训练效率。经过部队和院校多轮训练使用,效果良好,且该装置已配发装甲兵部队。     

基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别

针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。     

“圈子”意识不可取

“圈子”是什么？恰似俗语“潜规则”,像雾像雨又像风,许多人都不陌生,可以意会却难以言传。现实生活中,亲信圈、朋友圈、老乡圈之类并不鲜见,有的甚至圈连圈、圈套圈,盘根错节,不但旁观者迷,连当局者也常常难知其庐山真面目。     

基于单应轨迹的视频实时稳像算法

针对视频稳像中实时任务的需求特点,提出一种基于单应轨迹的视频稳像算法。估计序列图像帧间的单应变换,并将该变换作用于图像窗口的4个角点,从而对每帧图像产生4个短的单应轨迹以代表视频短时间内的运动。利用关联卡尔曼滤波器以一种连续方式对不同帧的单应轨迹进行平滑。对图像合成采用包括性和相似约束以提高结果视频的可观性质量。该算法以在线方式工作,消除了缓存输入图像帧导致的延迟,具备不依赖于复杂的3D重建和长距离特征跟踪的优点,并有效避免了单应模型表达视频运动模型的误差积累问题。实验表明该算法能够有效对包含2D和较复杂3D场景的视频进行稳像,并且能够达到实时处理速度。