俄罗斯军民融合法规建设的特点及启示

俄罗斯军民融合法规建设始于俄罗斯独立之初,有其特点、教训和启示。特点是：根据不同时期军民融合的任务适时调整立法内容是俄罗斯军民融合法规建设的重点,政府规范性文件对军民融合的指导、规范与扶持是俄罗斯军民融合法规建设的关键。教训是：脱离市场条件的法制在推进军民融合建设中难于落到实处;在相应法律制度不健全甚至空白的情况下企图通过政府规范性文件强力推进国防工业“军转民”,结果适得其反。启示是：政府在军民融合式发展中的职能重点应放在提供法规保障上,注重发挥符合市场机制的政府规范性文件的指导、规范与扶持作用。     

英国军民融合法规建设评介

英国的武器装备科研生产、后勤保障、应急动员等领域皆受益于其军民融合的制度支撑,法规制度中所体现的科技战略、效率原则、竞争机制以及人才策略使其军工科技发达、后勤保障高效、人才团队优质,对我军做好法规制度建设,保障军民融合式发展,促进军队建设具有借鉴价值。     

推进后勤科研条件建设军民融合发展的思考

当前,一些单位后勤科研条件军民联建共享意识还不强、建设规划与国家未实现有机衔接、共享各专业发展还不平衡,同时也缺乏法规制度保证和效益评价机制。推进后勤科研条件军民融合,应按照“统筹协调、制度保证、开放共享、互利共赢”的思路,对接军队后勤和国家科研条件建设规划,用法规制度保障科研条件军民融合建设,加强指导以提升科研条件军民融合建设效益。     

战略性新兴产业军民融合式发展应着力解决的几个问题

加快培育和发展战略性新兴产业,是抢占新一轮经济和科技发展制高点的重大战略。把培育发展战略性新兴产业与国防和军队建设有机结合起来,走军民融合式发展的道路,具有重要的现实意义。当前的重点工作是：完善顶层设计,加强法制建设;深化体制改革,完善运行机制;加快产业调整,促进转型升级;完善科技创新体系,加强产学研的互动合作。     

航天测试系统大容量数据处理方法研究

在航天测试系统中,经常需要处理大容量数据。讨论了C语言、C++语言、MFC中文件的操作方法。结合Win32 API相关函数,分析了大容量数据文件的读取、解包、分析等处理方法。在VisualC++6.0编程环境下,根据实际需求编写了数据分析处理软件。经过实验验证和实际数据测试,提出的方法可以有效地对大容量数据文件进行分析、处理,且已成功应用于多个航天测试项目,取得了较为理想的分析结果,为相关测试、试验提供了依据。     

HLA训练仿真系统数据记录与回放的设计和实现

在战术仿真训练中,数据记录与回放是实现对战术对抗行动定性定量分析评估的重要手段。结合基于HLA技术的战术仿真训练系统的研发,探讨了顺序事件触发式数据记录、离线回放及演习状态回滚功能的具体设计和实现方法。该系统已推广部队使用,应用效果良好。     

稀布阵下宽带多波束组合印证测向算法

在稀布阵下,对信号强度不同的多个信号进行多波束测向时,由于波束主瓣较宽,副瓣较高,因而无法分辨信号到达方向。针对此问题,提出了一种新的多波束测向算法,即多波束组合印证测向算法。该方法充分利用高副瓣的特点,建立多波束学习训练匹配表,通过查表综合判定信号到达方向。仿真实验结果表明:该算法很好地解决了稀布阵下对同时到达阵元的多个信号测向问题,且算法简单,运算量小,测向精度较好,具有很好的工程应用价值。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

智能化战机编队指派的战术匹配寻优算法

战机编队指派是空战指挥决策的重要一环,属于多属性决策优化问题。为提高空战指挥的自动化水平,设计了一种智能化战机编队指派的战术匹配寻优算法。首先分析了战机编队空战优势的估算方法;然后提出了战机编队指派的初步匹配方法,该方法通过战术匹配得到满足编队级最小空战优势要求的,能够覆盖最多目标编队的初步指派方案;最后设计了基于自扰动蚁群算法的战机编队指派寻优算法,该算法针对未分配战机寻找能够使己方战术价值总和最大化的战机编队指派方案。对战机编队指派的初步匹配结果和自扰动蚁群算法寻优结果进行合成得到最终的战机编队指派方案。示例验证了该方法能够得到与空战指挥员经验一致的战机编队指派结果,而且具有较好的实时性。     

复杂环境下基于支持度的多传感器数据融合算法

为避免融合算法依赖于先验信息,剔除复杂环境下多传感器测量数据中的干扰误差,一致性数据融合方法得到广泛研究。比较分析了典型的支持度度量方法,并构造了两种新的支持度度量方法。进而设计了一种新的基于传感器一致性和可靠性的融合算法,实现传感器的加权融合。仿真计算验证了新的支持度算法和融合算法的有效性。