榴弹射表编拟中最佳符合射角的确定及射表精度对比

对在不同射角下符合时,由射表误差源造成的射程误差和偏流误差进行了计算与分析,论述了符合射角选择的合理区域。通过综合考察各种因素对于射表误差的影响,提出了以45°射角作为最佳符合射角的方案。同时模拟对比了分别采用新方法编表和传统方法编表时的射表精度.结果表明,尽管新方法的编表所需符合射角由原来的5个以上减少为1个,但编表精度却反而提高。     

基于局部多层次特征的嵌入式视频全景拼接

嵌入式视频全景拼接技术是透视装甲的关键技术之一,在恶劣的战场环境中,传统的嵌入式视频全景拼接算法存在实时性不高,错位、重影明显等问题。针对以上问题,提出了一种基于局部多层次特征匹配的嵌入式视频全景拼接算法。选择重叠区域对图像进行特征提取来有效减少无用特征点提取的数量,提高实时性;然后计算图像不同层次的单应性矩阵H,避免单一H矩阵造成的错位问题;最后基于能量关系来查找最佳拼接线,消除运动场景下的重影缺陷。实验结果表明,该方法能够满足战场运动场景下视频全景拼接的实时性要求,拼接后的全景图像没有明显的错位、重影缺陷。     

末端防御系统实施战场转移的时机探讨

末端防御系统的战场转移是在强调保持末端防御态势稳定的前提下,实施一定范围、一定距离、任务特定的机动作战.描述了末端防御系统的战场转移过程,探讨了战场转移实施时机的具体数量指标,得到了末端防御系统实施战场转移最佳时机的数量指标.     

铜川市印台区人武部——为土地制定“食谱”

"庄稼一枝花,全靠肥当家",这句古老农谚如今在陕西省铜川市印台区的乡村又有了新的内涵。该区人武部在帮扶新农村建设中,积极协调区农技人员为群众免费科学制定施肥配方,给土地定新"食谱",让土地吃上了免费的"营养套餐"。     

寻求兴武与兴企的最佳结合点——江苏省沛县大屯煤电集团有限公司狠抓民兵建设纪事

国有大中型企业--民兵工作传统主阵地不动摇 中煤部属企业大屯煤电集团有限公司,坐落在当年铁道游击队战斗过的美丽富饶的微山湖畔——江苏省沛县大屯镇境内。伴随着改革开放30年的前进步伐,这个集煤炭、电力、冶金、建筑、化工、建材、铁路运输综合经营为一体的国有大型企业股份上市企业走过了32年的风雨历程。这个连续8年跻身中国500家最大型工业企业行列的国有企业,在艰苦创业的辉煌史上同样谱写了一曲兴武强兵之歌,公司武装部先后被南京军区、江苏省军区、徐州军分区表彰为国防教育、民兵训练、基层规范化建设先进单位。     

基于全站仪最佳布站的调炮精度检测方法

针对目前缺少火炮调炮精度检测方法的现状,提出了一种基于全站仪最佳布站的调炮精度检测方法,建立了全站仪测量系统的数学模型,推导了调炮精度检测方法的解算公式,根据火炮调炮范围确定了调炮精度检测中的测量区域,得出全站仪测量系统对于整个测量区域的测量不确定度,结合某型火炮设计了画图法优化过程,得到全站仪测量系统的最佳测量布站位置。精度仿真试验表明,该方法可对调炮精度进行检测,使最佳布站测量系统的精度高于随机布站的精度。     

基于极坐标多普勒伪状态的最佳线性无偏估计算法

理论和实践已经证明,除位置量测外,包含目标速度信息的多普勒量测具有有效提高目标状态的估计精度的潜力。基于目标匀速运动场景在直角坐标系下提出了一种可使用多普勒伪量测(即距离量测与多普勒量测的乘积)和多普勒伪状态的跟踪算法。从理论上讲,它是在最佳线性无偏估计准则下的近似最优线性无偏滤波器,并且避免了量测转换方法的根本缺陷。通过与目前几种流行的方法进行仿真比较,验证了新算法的优越性和可靠性。     

声音

调整国家安全利益、军队利益和企业经济利益的最佳结合点。处理好市场关系,把实现良性竞争互动作为医治顽疾、发挥优势、激发活力的正能量,     

基于群决策理论的装备采购项目风险评估

装备采购项目风险评估属于多人参与的群决策问题,要求必须在个体对评估结果的满意度与群体的联合满意度之间做好权衡.为此,首先在单个专家风险评估结果的基础上,建立了单个专家对风险评估结果的满意度,通过赋权方法构建了单个专家的总体满意度和决策群体的联合满意度;然后,在保证单个专家的满意度水平的前提下,将极大化的决策群体的联合满...     

非相干背景光辐照二波耦合中的最佳匹配随机共振

针对非相干背景光辐照二波耦合中参数的最佳匹配设计问题,提出了一种基于随机共振理论的研究方法。首先,文章通过二波耦合过程进行物理机理分析和数值实验分析,证明了该问题在本质上可归结为一种随机共振现象。其次,从随机共振的角度,研究其中的最佳参数设计问题,给出了一种分布处理的最优参数设计流程。按照该方法,在给定增益要求的情况下,先根据信号光饱和与否来确定晶体长度,最后根据非相干光的比例对增益的影响来确定非相干光的比例。仿真实验表明,经过最佳参数设计后,信号的增益和输出信噪比上均有显著提高。