对当前部队智能手机管法创新的思考

<正>智能手机管控难的问题长期困扰基层、影响安全稳定、制约部队发展,围绕如何管好智能手机、过好新时代网络关,结合调研,我们进行了一些思考和实践。总的感到,在上级三令五申、越严越紧的大形势大背景下,部队智能手机管控总体向上向好,但一些破矩踩线的问题还是屡禁不止,需要立根治源、抓长抓常,确保手机管控真正严在格内、管在理上、制在度中。一、赢得思想主阵地是前提,必须在转变观念、引起共鸣上下功夫手机管理之所以难,难就难在网络空间充满诱     

固定翼无人机航迹跟踪抗风性研究

无人机作为一种新型军事装备,具有广泛的作战应用场景。无人机的航迹跟踪性能和抗干扰能力是其安全完成飞行任务的保障,随着现代战争作战环境日益复杂,无人机飞行将面临更大的挑战。针对目前固定翼无人机在飞行过程中受风扰影响严重的问题,设计了一种具有抗风性的航迹跟踪方法。利用非线性导引原理实现对航迹的跟踪,并通过引入反馈消除了风扰条件下飞行轨迹与期望航迹之间存在的静差。最后通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

基于滑模变结构的高速动能弹制导控制算法

设计了一种基于滑模变结构的高速动能弹制导控制算法,并结合高速动能弹自身的弹体特性及作战目标需求,对算法中相关参数进行了设计整定。针对滑模变结构固有抖振问题,设计相应算法抑制抖振,通过建模仿真证实了算法的正确性和可行性。根据仿真结果分析,滑模变结构制导控制算法能够使高速动能弹命中目标,且经处理后的滑模抖振问题也能得到相应的抑制。     

含新型间断探测器的混合WCNS格式在间断无粘可压流的应用

为了让高精度数值格式在含间断和小尺度涡等复杂结构的超声速无粘可压缩流动情况下,仍能鲁棒地捕捉激波并快速得到流场高保真的模拟结果,研究了以子模板导数组合为基础的光滑度量算法,构造了精度与鲁棒性兼顾的新型间断探测器,使间断识别对小尺度涡也具有高分辨率;研究了混合加权紧致非线性格式(weighted compact nonlinear scheme, WCNS)方法,对流场中的光滑与间断区域分别使用线性与非线性加权格式求解,从而克服单一非线性格式在光滑区分辨率难以达到设计精度的问题。数值实验表明,使用新型间断探测器的混合WCNS格式对一维、二维Euler方程模拟结果良好,并且相比于在全流场使用局部特征分解的原始WCNS方法有计算效率的提高。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。     

军品价格审核误差预测检验模型研究

针对目前军品抽样审价误差尚无定量指标的实际,首先对审价过程进行建模,给出军品价格抽样审核与全数审核的误差定义,并在分析报价核减比例序列概率分布的基础上,建立了误差概率实时检验模型,在确保审价结论可靠的同时降低了工作量;然后,基于先验知识研究审核误差与抽样比例的关系,建立了误差概率普遍适用的预测模型,解决了审价前抽样比例设计和工作量预测的问题;最后,利用实际数据进行了仿真,验证了该方法的有效性。     

一种改进的次级通道辨识算法

为提高次级通道的辨识精度、减小辨识误差对自适应控制的影响,以横向滤波器作为估计模型,分别应用带遗忘因子的最小二乘递推算法和变步长最小均方算法来对横向滤波器的权系数进行了更新,并对两种算法的辨识精度和控制效果进行了对比。结果表明:变步长最小均方算法的性能优于带遗忘因子的最小二乘递推算法,但变步长算法仍存在收敛速度过慢、辨识残差较大的问题。为此,提出一种改进的变步长最小均方算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明:改进之后的变步长最小均方算法的辨识精度满足控制要求,收敛速度较快。     

空间飞行器的姿态和扰动抑制控制器设计

针对存在参数不确定性和外部非线性系统干扰的刚性空间飞行器,采用Rodrigue参数描述的飞行器姿态模型,利用自适应控制方法处理了转动惯量矩阵中的参数不确定性;基于输出调节理论,设计了一个动态补偿器来估计外部非线性系统产生的干扰信号,结合Lyapunov稳定性分析方法设计了自适应状态反馈控制器。通过数值仿真可知,空间飞行器系统状态全局渐近稳定,设计的非线性内模可完全估计外部非线性干扰,验证了控制器的有效性和可行性。     

变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。     

干扰及机动条件下的比例导引智能调控策略

由于红外诱饵干扰样式复杂、目标机动形式多变导致传统比例导引律极易被干扰。为提高采用比例导引方法的导弹性能,提出一种利用径向基函数网络调控比例系数及导弹发射时机的智能导引律。以飞行时间及脱靶量为参考,通过构建加权型指标函数将求解最优比例系数及发射时机问题转化为单目标优化问题;引入量子粒子群算法求解最优决策参量,并以其作为网络输出,干扰样式作为网络输入,离线训练径向基函数网络;为提高训练效率,结合K-means及K最近邻算法初始化径向基函数网络。仿真结果表明,当存在红外诱饵干扰时,智能导引律性能优于扩展比例导引律及自适应滑模导引律。