军魂铸就青年心——送给新战友

七一党旗艳,八一军旗红。党的旗帜就是军队的旗帜,党的方向就是军队的方向。在党的先进理论指引下,我们的军队怀着救国救民之心而生,揣着强国强军之梦而行。南昌城树起了旗帜,井冈山孕育了灵魂,长征路历练了风骨,8年抗战凝聚了民心,解放战争重整了河山,抗美援朝打出了士气,自卫还击打出了和平,出国维和收获了友谊,抢险救灾收获了真情……只要党一声令下,这支日益强大的军队,无论刀山火海,无论洪水猛兽,无论天崩地裂,必将是剑锋所指,所向披靡!正是因为我们的军队坚决听党话,始终跟党走,为人民打     

抗差最小二乘估计在惯组外场标定中的应用

惯组在外场进行标定时常常会受到环境的振动干扰,从而会对惯组的标定精度造成极大的影响.为解决这一问题,在分析了粗差对惯组标定精度影响的前提下,建立了一种改进的辨识惯组误差系数的数学模型,使其能够分辨出那些受到振动干扰影响的惯组误差系数.最后利用抗差最小二乘估计对惯组误差系数进行处理,通过等价权函数的连续降权和连续减弱影响处理,抵制了异常数据对惯组标定精度的影响.仿真结果表明,抗差最小二乘估计具有很强的抗差能力,能有效减弱异常干扰对参数估计的影响,提高惯组外场标定的精度和数据的可靠性.     

基于改进支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集和改进加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想.首先阐述了粗糙集和加权最小二乘支持向量机的基本原理,并改进了最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集和改进加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程.实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值.     

基于改进LS-SVM的雷达故障诊断技术

针对传统雷达系统故障诊断流程复杂、诊断时间长且准确率仍有上升空间的问题,将改进最小二乘支持向量机算法引入到雷达系统故障诊断中,建立雷达故障诊断模型。该方法很好地解决了分类和函数估计问题,加快了诊断速度,改善了最小二乘支持向量机的鲁棒性和稀疏性,并提高了诊断准确率。通过对某型雷达故障诊断实例仿真,对比改进最小二乘支持向量机和传统神经网络在雷达故障诊断上应用的效果,仿真结果验证了该方法较传统神经网络,具有更好的雷达故障诊断效率和准确率。     

地基伪卫星导航系统的伪距精度估计方法

地基伪卫星导航系统的伪距和伪距变率精度对评估系统的导航性能或其信息与其他系统导航信息的融合意义重大。目前的伪距和伪距变率精度估计方法基本上都是针对卫星导航系统的,并且没有充分考虑地基伪卫星导航系统自身的特点。通过构造伪距和伪距变率精度观测量,利用地基伪卫星导航系统可产生较差定位构型的特点,提出了一种在外测系统定位定速精度较差且存在杆臂长度的情况下仍然能够获取准确估计量的伪距和伪距精度估计方法。仿真结果表明所提方法可有效地估计出伪距和伪距变率的精度而且具有较强的适用性。     

纯方位跟踪时利用方位变化规律检测目标机动问题

针对纯方位跟踪中目标变向变速机动导致方位信息可能出现的非平滑变化,首先推导出观测平台与目标均匀速直航时目标方位变化的准确规律,运用最小二乘估计法选取了模型参数并设定了阈值的大小,并设计出具体的算法流程,通过仿真计算,对本算法的可行性进行了验证。结果表明,方位变化规律作为目标机动检测的证据具有一定的可行性,但在一些特殊的态势下,检测灵敏度不高,并对这些态势时行了分析。     

基于Vague集极值记分函数的装甲分队目标威胁评估

为了快速准确地对装甲分队作战单元面临的目标进行威胁度判断,提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了基于Vague集的极值记分函数评估模型,且构造了适合威胁评估的记分函数。实例分析表明,该模型可有效地完成目标威胁评估与排序,为分队火力优化控制提供重要数据支持。     

基于Vague集的目标优先级求解方法

针对地面防空武器系统中目标优先级排序问题,建立了基于Vague集的目标优先级的模型。首先分析并量化了优先级影响因素中的定性指标和定量指标,建立了基于Vague集目标优先级决策矩阵;其次,针对传统基于Vague集目标优先级求解问题中影响因素权重难以确定问题,提出了基于Vague值距离测度最大化原理的权重确定方法,该方法有效地避免了权重选择的主观性;最后根据综合贴近度进行优先级的排序。算例仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

舰艇编队海上运输补给物资需求预测方法

按照是否与任务、事件相关,将物资需求分为两类,对于任务、事件相关物资需求的预测,将任务进行合理的分解,并根据物资消耗与任务、事件之间的关系,给出了预测的一般模型;对于与任务、事件联系不紧密的物资需求的预测,则根据历史经验及该物资固有的消耗规律,提出了经验预测模型。为了解决舰艇编队海上运输补给物资需求预测所存在的问题,利用案例推理的方法生成了预测所需的样本数据,以最小二乘向量机(LSSVM)模型为预测模型,并以岛屿进攻作战的防空弹药需求预测为例进行了实例分析。结果表明:案例推理生成的样本数据可用,选用LSSVM模型的预测结果与其他预测模型表现出了一致性,但LSSVM相对误差较小;该方法在某种程度上解决了样本数据有限的问题,适用于作战物资需求的预测问题。     

一种基于最小生成树的无线多跳网络信道分配算法

为提高无线多跳网络的吞吐量和传输可靠性,提出一种信道分配算法。该算法优先考虑最小生成树上的可用信道,为每个节点分配信道资源;然后考虑利用生成树外其他可用链路,为节点提供信道资源,以提高吞吐量。算法通过考虑每个用户的通信需求,可以充分利用空闲信道资源。仿真结果显示,相比于不考虑最小生成树外链路时,有效地提高了网络整体吞吐量。