“非对称”战争的军事经济特征

国际社会的经济、政治和社会秩序越来越多地受到＂非对称＂战争的影响。相对于传统战争,＂非对称＂战争具有以暴力获取经济利益、实现暴力私有化、颠覆传统经济秩序的军事经济特征。     

军事租赁法律制度探析

军事租赁与民事租赁相比,它具有承租人的特定性、标的物的军事价值性、合同目的的国防利益性、履约行为的军事优益性等特征。完善军事租赁制度必须通过统一的立法模式,明确军事租赁主体的权利义务、军事租赁的基本程序和救济方法。     

一种面向应用的NOC缓冲区分配算法

片上互连网络是片上通信问题的有效解决方案,但其存在严重的资源限制.输入缓冲区占据片上网络总面积的显著部分,同时其容量大小对不同应用映射后获得的性能有重要影响.给出一种面向应用数据负载的NOC缓冲区分配算法,针对不同的应用映射,该算法可以根据数据流量分布特征实现各个路由器输入通道上缓冲区资源的定制分配.实验结果表明,使用该算法后,系统缓冲区资源得到了更有效的利用.与均匀分配缓冲区的NOC系统相比,采用该算法实现的缓冲区分配方案使系统在保持性能变化不大的情况下,能够节省约50%的缓冲区总容量.     

异型角反射体阵列寻优研究

战时,异型角反射体阵列布放态势将是影响其干扰效果的重要因素。以伯克级驱逐舰为典型舰艇,从雷达散射截面积(radar cross section,RCS)、高分辨率距离像(high resolution range rrofile,HRRP)和极化特征三方面入手,进行了异型角反射体布放间隔和布放数量的寻优,旨在寻找一种与载舰逼近度尽可能高的异型角反射体阵列,为反舰导弹突防研究提供基本理论依据。研究表明:综合考虑RCS,HRRP和极化特征三方面因素时,11个异型角反射体两两间隔5 m布放,能够发挥更好的干扰效果。     

基于图像信息的多特征空间坦克姿态估计

坦克作为地面战场的主要目标,分析其姿态至关重要。根据坦克姿态估计的需要,在可见光条件下采集了坦克车体纵轴与瞄准镜光轴不同夹角的图像作为训练集。利用主成分分析法选取了目标的主要特征向量,每个训练子集用3个特征向量表示,利用少量的特征向量建立目标的8个特征空间,降低了空间的维数。设计判别准则将待识别目标向量与重构向量之间的余弦值进行比较,即确定目标所在的空间位置,完成了目标姿态的识别。实验结果表明,利用建立目标多特征空间的方法识别目标空间位置是有效的。     

基于相关性函数的多站微动特征分析与提取

针对多站雷达精度跨度大、难以有效进行融合识别的问题,提出了基于相关性函数的多站加权融合方法。首先建立了弹道目标滑动散射模型,通过时延相乘重构回波,并利用扩展Hough变换提取出距离像的曲线参数,从而建立方程组以求取微动信息。然后利用相关性函数对各雷达的支持度进行分析,最终对支持度高的观测数据进行融合识别。仿真结果表明该方法计算简单,能有效提高微动参数的估计精度,客观地反映各部雷达的可靠度。     

基于建模仿真的靶标验证与确认方法研究

在武器系统试验鉴定中,靶标模拟威胁目标的逼真程度直接关系到试验结果的可信度,关系到靶场试验质量和效益。因此,在武器系统试验鉴定中科学规范地选择靶标、评估靶标对试验结果的影响至关重要。本文分析在试验选靶中进行靶标验证和确认的需求,解析相关概念,阐述了建模仿真对靶标的验证和确认的重要作用;以空中靶标为例,重点研究基于建模仿真的靶标验证与确认方法。     

基于相参 RCS 距离分布的抗箔条干扰方法

为了提高反舰导弹对抗舰载无源干扰的能力,在分析箔条和舰船相参 RCS（雷达散射截面）距离分布的属性特征及其差异的基础上,研究了利用这种差异对干扰和目标在可分辨情况下进行识别的方法;针对干扰和目标不可分辨情况,提出了通过 RCS 距离分布特性和耦合时移特性的差异来压制干扰、提高信干比的方法。     

军用无人机目标特性综述

军用无人机作为一类典型的空中目标,分析其目标特性有着重要的军事意义和技术价值。为系统介绍军用无人机的目标特性,从应用和设计的角度分析探讨了其作战使用、结构、飞行和电磁辐射等特性的基本特点,可为工程设计与使用人员提供参考。     

大规模代谢网络分解的生物信息学研究

随着大规模分子相互作用数据的不断涌现,生物学网络方面的研究正日益得到重视.代谢网络处于生物体的功能执行阶段,其结构组成方式不仅反映了生物体的功能构成,也直接影响代谢工程中的途径分析和研究.作为代谢网络研究的重要环节,实现网络的合理分解不仅对于基因组范围内分子网络的结构和功能研究具有重要意义,也是代谢工程的途径分析和优化得以顺利进行的前提之一.在回顾代谢网络宏观结构和拓扑特征研究成果的基础上,通过对现有分解方法的深入分析,指出缺乏合理且有针对性的模型评估准则是目前网络分解研究中亟待解决的问题之一.今后的研究趋势在于如何整合更多的信息和发展更先进的分析方法,建立更合理的模型,并进一步拓展网络分解的应用范围.