基于近似PDP的LOFDM双散射信道时延扩展估计

功率时延剖面(PDP)可完全刻画无线信道的时间散射特性,同时也是栅格正交频分复用系统(LOFDM)自适应策略的重要信道参考。实际中,由于功率时延剖面的准确估计十分困难,常用时延扩展来描述信道功率时延剖面。文章利用Parseval’s定理和DFT-BEM信道模型实现了双散射信道下时延扩展的有效估计;同时运用抛物线拟合法进一步提高估值算法抗干扰性能。理论分析与计算机仿真表明:提出估计算法具有良好的均方误差性能。     

OFD-LFM MIMO雷达中目标部件振动的微多普勒效应分析

与传统单基雷达系统相比,多输入多输出(MIMO)雷达系统充分利用发射分集和接收分集的优势,能够在不同的视角接收目标回波信号,可以提取目标更精细的微多普勒特征,因而大大提高了雷达对目标的识别能力。基于MIMO雷达系统,详细分析推导了正交频分线性调频信号体制下目标部件振动的微多普勒效应,并采用时频分析工具对理论分析的结果进行了仿真验证。     

模糊一致矩阵的AHP在装备采购风险评价中的应用

针对传统层次分析法的不足,在装备采购风险评价中引入了基于模糊一致矩阵的层次分析法,提出了装备采购风险评价的模糊层次分析方法,不但解决了传统层次分析法中判断矩阵一致性的检验、调整和判断标准等问题,而且充分集成了多个专家的知识和经验,使决策过程更贴近实际,更便于理解。算例分析结果验证了所提出装备采购风险评价方法的可行性和有效性。     

基于分簇理论的信息流优化算法研究

将导弹防御指控网络看作变拓扑结构网络,引入小世界网络中"簇"的概念,以最短作战响应时间为优化指标,提出了一种基于平均连接度自适应分簇算法的信息流优化算法。仿真结果表明,该算法在保证信息优裕度的前提下,提高了信息可达度和信息交互质量,提高了指控网络遭受打击时的重构能力。     

南宋中央武学探微

南宋中央武学直接承继于北宋,自绍兴十六年、二十六年两次复建,历经高、孝、光、宁、理等朝,直至宋亡,凡一百二十余年。尽管在＂左文右武＂环境下,受办学规模、办学体制等因素的制约,它对当时军队和国防建设虽未起到太大作用。但其以北宋中央武学为基础,对各种体制进一步加以调整,建立了较为完善的办学体系,形成了一套颇具特色的招生、培养、管理、除官制度。这些制度许多为后世借鉴,对中国古代军事教育制度的发展具有一定积极影响。     

科学组织分层次教育

对象分层,因人施教。把干部、士官和义务兵作为三个基本教育层次,根据他们在年龄、思想基础、文化程度、接受能力、社会经历和岗位要求等方面的差异,构建分层次教育的基本模式。区分教育内容。义务兵由于一般正处于世界观、人生观形成的关键时期,思想比较单纯,容易受社会各种不良现象和思潮影响出现思想问题和认识偏差,应重点搞好安心服役和爱军习武教育,稳步抓好党的基本路线、时事常识、优良传统、法律常识和我军根本职能等教育。士官由于思想比较成熟,个人实际问题较多,选取后容易出现敬业精神和工作热情减退、自恃兵龄长摆老资格、不尊…     

基于专家权重的综合评价研究

运用群决策与模糊评判的原理和方法,系统分析了专家权重的确定,给出了一种基于模糊层次分析法的指标权重确定方法,并结合模糊多准则决策方法提出了一种基于专家的对评价对象进行综合评价的方法。该方法可应用于诸多系统的综合评价问题。     

蒙特卡洛剖分投影法的爆震弹破片平均比动能评估

为了评估爆震弹封装壳体破片致死、致伤半径,并削弱其平均比动能,基于蒙特卡洛剖分投影法建立破片平均比动能计算模型。通过LS-DYNA及自编程联合仿真方法对爆震弹自然破片、半预制破片比动能计算模型进行仿真求解,获得了全破片全时域的质量分布、初始速度、垂直靶分布、平均比动能阈值及安全半径等指标。结果表明:在相同装药参数下,半预制破片相比于自然破片,质量分布、初始速度阈值更低且更集中;在小于等于2.5 m范围内半预制破片平均比动能阈值比自然破片更低,大于2.5 m后半预制破片平均比动能阈值比自然破片更高。相比于自然破片,采用半预制破片可显著减小爆震弹破片的致死半径,但并不能明显增大其安全半径。     

空间兵棋多因素多步骤裁决模型研究

通过对空间兵棋和传统兵棋特点的详细对比和分析,针对空间兵棋在量化裁决中的特点提出了模块化的横向分类型纵向分步骤量化裁决模型.针对空间兵棋在概率裁决中影响因素多种多样的特点,提出了三维概率裁决表概率裁决模型.并通过具体裁决算例,验证了横向分类型纵向分步骤模型的有效性和三维概率裁决表模型的合理性.     

扩张状态观测器的机动目标跟踪算法

跟踪算法是自动跟踪火控系统的关键.提出了一种新的基于模板匹配的跟踪算法,可应用于实时的跟踪系统.该算法由扩张状态观测器(ESO)和序贯相似性(SSDA)匹配算法组成.首先使用扩张状态观测器,可以预测出目标在下一帧图像中的位置,再使用SSDA算法,在预测位置的邻域内进行搜索从而获得目标的准确位置.基于扩张状态观测器的模板匹配算法减少了搜索位置,提高了算法的效率,同时也克服了传统卡尔曼滤波用于目标预测时需要目标模型已知且滤波时间长的缺点.仿真实验证明该算法可以满足实时性要求.