基于战争成本—收益计算的国防支出决定模型

国防支出是国防建设的资源投入和基本保障。如何确定国防支出的比例或规模既是国家决策者关心的重大现实问题,也是国防经济学研究的最基本问题之一。与以往研究不同,文章创造性地从战争成本—收益计算的视角出发,构建了一个基于本国武器装备杀伤系数的决定国防支出比例的基础模型;并在此基础上,通过逐步引入抵抗外敌入侵的自毁系数、敌国武器装备对本国进攻与防守能力的抵消作用、敌国武器装备使本国武器装备数量的失效作用、敌国攻击本国的获胜概率等变量对模型进行扩展;最后通过跨期模型加以动态化,说明在长期均衡状态下国防支出的变化趋势。通过这些模型的构建和求解,我们得出:一国国防支出的比例(或规模)主要取决于该国武器装备的杀伤系数、自毁系数、敌国国防支出、敌国获胜概率、本国的国民财富、经济增长率和武器装备折旧率等因素。这为在实践中安排好一国的国防支出提供了十分有益的参考。     

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。     

火箭-双燃烧室冲压组合循环发动机概念研究

临近空间高超声速飞行器近年来获得了广泛关注,本文提出一种以基于火箭发动机和双燃烧室冲压发动机的多模态火箭-双燃烧室冲压组合循环发动机作为飞行器的动力系统,并进行了性能分析研究。该飞行器在海拔10 km左右高度以0.8马赫的速度投放,在重力和发动机推力的联合作用下,能够在海拔5～8 km处加速到2马赫;然后加速爬升进入临近空间,发动机工作在引射亚燃或者双燃烧室亚燃模态下。可以根据实际选择高推重比、较低推进剂比冲效率的引射亚燃模态,或是较低推重比、高推进剂比冲效率的双燃烧室亚燃模态。最终飞行器加速到6马赫(26 km),进入双燃室超燃模态。针对空中发射模式和地面发射模式进行了轨道优化,仿真结果表明:在加速爬升到6马赫(26 km)的过程中,空中发射模式相比较地面发射模式可以节省37%的推进剂;空中发射模式存在一个负的最优初始飞行角度使得剩余质量与初始质量的比值达到最大。     

战场数据融合仿真系统设计与实现

介绍了一种战场数据融合仿真系统的设计与实现方法。该系统由场景设定、信号产生、融合跟踪处理、目标识别、态势与威胁估计与数据库支持等功能子系统组成,模拟了数据融合的整个信息处理流程,包括:主动探测雷达、雷达侦察设备、通信侦察设备和敌我识别器获取敌我目标观测信息、利用多传感器跟踪数据对目标进行融合跟踪、提取辐射源电磁信息特征对敌方目标识别,进而形成态势与威胁估计。最终在Visual C#开发平台上利用MapX和ORACLE开发了战场数据融合仿真系统,并成功应用于实际系统中,取得了较好的效果。     

基于D-S证据理论的协作式频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的关键技术,感知精度和速度直接影响到认知无线电网络的整体性能。由于单台感知的性能受环境影响严重,协作式频谱感知被广泛使用。为提高协作式频谱感知性能,采用可变策略的Dempster-Shafer证据理论对两种感知方法产生的信息进行融合:一种是能量检测法,该方法速度快但准确度不高;另一种是周期平稳信号检测法,准确度高但周期长。通过融合实验结果表明,同单独一种检测方法相比,基于Dempster-Shafer证据理论的认知网络,其感知能力明显提高,系统的容错性和敏捷度也有增强。     

海战场作战仿真系统的雷达建模与仿真

兵力实体建模是海战场作战仿真的关键环节。以海战场作战仿真系统,根据雷达系统工作原理,结合工程实际,建立了雷达系统的相关功能数学模型。深入研究了雷达的截获概率模型、测量误差模型和滤波计算模型。仿真结果表明所建立的雷达模型的有效性,满足仿真试验的要求。     

空袭兵器战损率计算模型

结合局部战争中空袭的新特点,对传统的空袭兵器战损率计算模型进行了拓展,通过对空袭兵器的损失原因、使用方式等因素的分析研究,探讨了信息化条件下空袭兵器战损率的确定方法,构建了新的空袭兵器战损率计算模型,并给出了算例。     

一种改进的联合概率数据关联算法

联合概率数据关联算法(JPDA)是密集杂波环境下一种有效的多目标跟踪算法,但该算法的复杂度会随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间,提出了一种改进的联合概率数据关联算法(I-JPDA)。首先通过合理选取跟踪门门限的阈值,去除小概率事件,然后再根据跟踪门内目标的关联概率对关联事件的概率密度值进行衰减,计算出跟踪门内各目标的关联概率。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法在保证跟踪成功率的同时,还具有算法简单、计算量小和易于工程实现等优点。