依托大数据创新实战化教学方式

本文从依托大数据开展体验式实战化教学、对抗演练式实战化教学、想定作业式实战化教学三个方面创新实战化教学方式,结合实战化教学特点,顺应大数据时代的趋势,从教与学的方式、融合施训等方面着手,找准面向战场的路径,不断创新和完善实战化教学方式,提升军队院校人才"能打仗、打胜仗"能力。     

基于模糊随机贝叶斯网络的意图估计方法

意图估计是数据融合五级模型中态势评估的重要研究内容。意图估计结果的稳定性对于辅助战场决策具有重要意义,在分析了影响意图识别结果稳健性的基础上,将模糊随机贝叶斯网络应用于战场目标的意图分析。在研究了战场环境下网络结点构造及推理方法的基础上,结合具体场景给出示例并进行了仿真验证。     

基于地磁测姿的误差建模及仿真分析

在某型制导弹药的弹道修正过程中,地磁信号是解算滚转姿态的重要信息。针对地磁传感器数据精度不足的问题,建立了系统的地磁误差模型。提出了利用BLMS算法处理实验过程大量的测量数据,并对转台振动及环境干扰形成的随机噪声进行滤波,利用参数补偿法对磁干扰进行处理。仿真结果表明,输出信号能够快速、完整地逼近真实地磁信号。该方法能够更加有效处理实验中的采集数据,提高数据处理的精度和收敛速度。     

基于镜像的高可用数据对象布局算法

镜像是提高数据可用性的流行方法。借鉴RAID的方法,在算法一级实现数据的冗余分布,提出基于镜像的高可用数据对象布局算法。在数据对象和存储节点失效时,利用冗余数据重构数据对象和存储节点,有效保证存储系统的高可用性。采用马尔可夫激励模型对存储系统进行定量的可用性分析,计算结果表明该方法是有效的。     

车联网环境下车辆协同高精度定位研究进展

车辆位置信息是许多智能交通应用的基础,如车辆导航、路径规划和车辆编队等.现有研究中融合单车车载多源传感器的定位方法无法有效解决城市峡谷、隧道和立交桥等卫星信号不可用条件下的车辆定位问题.围绕车辆高精度定位进行了综合评述,主要深入研究分析了车辆协同定位技术.首先分析了单车自主定位的关键技术及其主要应用场景;然后对车辆协同...     

影响基于反求的三维建模数据完整的因素及其处理方法

在产品开发设计中应用反求工程技术因其具有开发周期短、起点高、步伐大的特点而越来越受到重视。而反求过程中最为重要的一个环节是保证数据的完整性。从数据提取、数据传输、曲面造型三个环节分析了基于反求工程技术的几何模型重构中影响数据完整的主要因素即测量死区、数据重叠或数据间隙、原始模型局部变形或破损、数据传输造成的数据失真或数据丢失、造型残缺等,并提出了几何功能分析、信息补充、造型修复的解决方法,最后结合实例加以说明。     

环境数据综合方法及其应用举例

本文利用环境数据综合方法,较好地解决了试验室条件(包括加速试验条件)下数据多,而工作条件下数据少的问题,在武器系统的可靠性评估中,取得了较理想的结果。