以抓关键环节创新驱动后备力量建设军民融合发展

推进后备力量建设军民融合发展,必须正确处理军队与地方的关系,充分发挥好"双重领导"体制的优势;正确处理"市场"与"战场"的关系,谋求经济效益与军事效益的有机融合和良性互动;正确处理重点与一般的关系,以重点工作的突破牵引整体建设的提升;正确处理机关与基层的关系,始终把工作的落脚点放在提高基层建设水平上.     

基于自抗扰控制的高超声速飞行器再入制导律

鲁棒制导律设计是增强高超声速飞行器再入突防能力、提升飞行安全性的重要保障.针对多约束条件及多种气动参数摄动影响的高超声速飞行器再入轨迹抗干扰跟踪问题,首先,在标准轨迹制导的框架下,结合模型辅助线性自抗扰控制和基于航向角误差走廊的几何制导逻辑,提出了一种可满足纵向和横侧向平面制导任务需求的自抗扰再入制导律;其次,采用反馈...     

OFDM系统中深度神经网络指导的IQ不平衡补偿算法

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

基于MDA的HLA仿真技术框架设计

近年来MDA在分布式仿真特别是在HLA仿真技术中的应用情况缺乏对MDA与HLA结合的仿真技术整体性的认识,不利于仿真系统开发的宏观指导.基于MDA的HLA仿真技术框架的提出就是从系统的角度研究基于MDA的仿真系统开发过程.该框架从模型通用性的静态角度和建模仿真过程的动态角度出发,分为HLA仿真系统主题域的划分和HLA仿真系统开发过程两部分进行了全面的分析,为今后开展基于MDA的HLA仿真研究提供了一种宏观的指导方法.     

澳军任务驱动式教学法及对我军外训教学的启示——赴澳大利亚培训有感

任务驱动式教学法是一种在西方国家广泛运用的教学模式,被广泛地运用于职业培训和军事训练领域。作者根据其在澳大利亚接受培训时的亲身感受,阐述了这种教学法的主要方法和特点,所得启示有助于我军在外训教学中予以借鉴。     

基于效果驱动和探索性分析的作战能力需求生成方法

针对基于威胁和基于能力的作战能力需求研究存在的不足,在描述作战能力需求要素的基础上,提出了基于效果驱动和探索性分析的作战能力需求生成方法:通过作战目标及效果、作战行动及效果双重驱动,依次探索生成逻辑作战任务、作战能力、物理作战任务、任务条件和任务标准,将多元不确定威胁转化生成作战能力需求。此方法能有效综合作战指挥人员和军事需求人员的观点,其分析结果在实际应用中具有良好的适应性和健壮性。     

基于制导武器的分布式半实物仿真系统研究*

应导弹动态性能指标检验的迫切需求,开发了基于制导武器的分布式半实物仿真系统。充分利用仿真模型构建一体化思想,将整个半实物仿真系统按其功能划分成若干个网络节点,采用弹道仿真工作站集中式分布的星形结构进行分布式系统仿真。仿真软件借鉴Windows操作系统消息、事件驱动方式,采用客户/服务器运行机制,基于VC++软件开发工具实现了半实物仿真系统中的数据采集、视景驱动的多线程开发,修正了视线角误差,从而确保了导弹动态性能检测精度;实现了导弹攻击过程可视化仿真,较准确地再现了制导武器在不同干扰条件下的攻击过程。     

基于递阶偏最小二乘回归的飞机采购价格预测

分析了飞机采购价格预测建模样本数据少、价格驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hierarchical Partial Least-Squares Regression,Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用Hi-PLS对飞机采购价格进行预测。以战斗机采购价格预测为例进行了研究,首先对战斗机采购价格驱动因子进行分组,然后应用Hi-PLS对分组后的价格驱动因子进行回归,建立采购价格预测模型。实例表明,在飞机采购价格预测方面,采用递阶偏最小二乘回归预测更能体现价格与飞机性能参数之间的关系。