星载三频GNSS接收机的整周模糊度解算

TCAR算法是GNSS中常用的快速确定三频模糊度的方法。虽然原理简单,计算方便,但是模糊度解算正确的概率很小,需要验证求解数值的正确性。而星载GNSS接收机存在着可见星数目低于3颗的情况,无法进行验证,文章通过结合递推加权最小二乘,对算法进行了改进,给出了适合于任何情况下求解模糊度的改进的TCAR加权算法,克服了TCAR算法在可见星不足情况下,无法获取正确的模糊度数值的缺点。同时在GNSS可见星不低于3颗的情况下,对改进的TCAR加权算法添加了模糊度搜索环节,使得算法在确保模糊度解算成功率的前提下,进一步提高解算效率。最后通过对比仿真表明,在可视卫星数目小于3时,只能采用改进的TCAR加权算法进行模糊度的确定;在可视卫星数目不低于3时,采用改进的TCAR搜索算法求解模糊度,拥有高成功率和高效率的特点。     

基于分层抽样和集对分析的军事抽样调查方法研究

构建了基于分层抽样和集对分析的军事抽样调查模型,运用分层抽样方法确定了样本数量,运用集对分析方法确定了具体的样本个体,避免了抽样随意性,确保了抽样调查精度。模型运用于后方油库抽样调查实践中,得到了进一步验证。     

基于LSSVM的缺失飞行数据组合填补方法

针对飞行数据的特点,将基于最小二乘支持向量机的一元填补方法和多元填补方法相互结合,提出了一种缺失飞行数据的组合填补方法。该方法将两者优势互补,既能反映出变量自身的变化趋势,同时也利用了相关变量间的作用信息,增强了算法的可靠性,提高了数据填补的精度。实验结果表明了所提方法在缺失飞行数据填补中的有效性和适用性。     

围绕强军梦 聚焦谋“打赢”

为深入贯彻战备法规,福州警备区紧紧围绕"能打仗、打胜仗"强军目标,坚持把民兵战备"三化"(规范化、信息化、常态化)建设作为军事斗争准备重要抓手,积极探索建设新思路。一是确立"信息主导、融合推进、重点建设、常态应用"的理念,确保建设成果向实践运用转化,实现经常性落实、常态化保持。二是按照"资源共享、军地兼容、重点集成"的     

基于最小二乘支持向量机的火灾起数时间序列预测

基于最小二乘支持向量机算法,建立了火灾起数时间序列预测模型,并给出了相应的建模步骤.结合昆明市近16年的火灾起数数据,将1997～2006年火灾起数作为训练集,预测了2007～2012年的火灾起数.结果表明,该模型预测结果的均方根相对误差和平均绝对百分比误差分别为0.132 6和0.084 7,具有良好的预测精度,能够较为准确的预测出火灾起数的变化情况.用此模型预测了昆明市2013年火灾起数,并根据误差确定了2013年火灾起数的大致变化空间.     

模糊综合评判的装备研制风险评估

装备研制风险评估是在风险分析的基础上对所研究阶段的风险性进行评估,计算该阶段的风险得分,最终确定其风险等级,对结果进行比较分析,为下一步工作的开展确定方向,具有重要的指导意义.对装备研制的风险管理进行了研究.针对装备研制项目阶段特点,从风险管理工作的现实需求出发,以风险管理的基本理论为基础,结合其他领域已有的风险管理模型,建立了装备研制风险管理的针对性模型,并结合事例对装备研制风险管理模型的具体应用进行了说明.     

基于集对分析的雷达装备保障性评估

为了合理评估雷达装备的保障性,提出了基于集对分析的雷达装备保障性评估模型.首先,学习借鉴国内外相似装备保障性参数,建立了适合雷达装备保障性评估的参数体系.在此基础上,运用集对分析方法,对多部雷达装备的保障性进行了评估,并将评估结果与灰色关联分析法的结果进行比较,2种方法排序结论一致,表明了该评估模型的可行性和有效性.     

部分频带干扰下伪码跟踪误差分析

为精确分析部分频带干扰下伪码跟踪误差,需要考虑伪码的非理想随机特性。引入伪码的精细功率谱模型,对比分析了不同带宽干扰下基于简化谱和精细谱的码跟踪误差。定义了相对误差系数,用以定量描述伪码非理想随机特性对码跟踪误差的影响。当干扰带宽增大时,相对误差系数逐渐减小,伪码非理想随机特性对码跟踪误差的影响逐渐减小,基于简化谱的分析趋近于基于精细谱的分析。结合GPS L1 C/A码,给出了相对误差小于0.2的最小干扰带宽,并将其作为基于简化谱分析的适用条件。研究表明当干扰带宽大于伪码周期的频率的300倍时,伪码非理想随机特性导致的码跟踪精度变化可忽略,反之,则需要基于精细的功率谱模型进行码跟踪精度分析。     

面向产品配置的模块求解策略研究

针对模块化设计的产品配置阶段,提出了基于模块族特征参数模型的模块配置集生成流程。详细阐述利用质量功能配置(QFD)将用户需求定量映射为模块特征参数的方法,描述了依据相似度计算模型按照映射关系从模块库中检索模块的过程,从而为构建产品模块配置集、确定产品配置方案提供了完整的途径。     

基于粗糙集理论的武器系统效能评定

简述了各种武器效能评定方法。建立武器参数效能模型,首先要挑选特征参数,这里采用知识约简方法选择武器的特征参数。利用神经网络理论建立了参数效能模型,武器系统的效能与武器特征参数的关系可通过神经网络的阈值和权值得到体现。通过实例对神经网络法与指数法所得的结果进行了比较,结果表明神经网络法比指数法精确。