大分裂大融合中的传承与创新:三国两晋南北朝兵学发展述论

三国两晋南北朝是中国历史上有名的乱世,前后历时400年。东汉末年政局腐坏,地方豪强趁势而起,渐成分裂割据之局,魏蜀吴的三足鼎立是大分裂长期化的肇始。随后的两晋南北朝时期,局势更趋混乱,战争更多地体现出区域对抗、南北对抗和民族政权相争的特征,客观上也促进了南方的大开发和民族的大融合。为贯彻"大一统"的目标理念,适应长期化的战争需要,统治集团从制度上加强了对兵权将权的控制,军队建设思想和军事谋略思想都有大的发展,武器和战术不断创新,统一战争的战略指导也日益成熟。这一时期的兵学在继承先秦两汉传统的基础上,更加注重实用主义的导向,为后世的统一战略、南北对抗提供了基本思路和经验借鉴。     

高超声速滑翔目标多层递阶轨迹预测

为给高超声速滑翔目标态势与威胁评估、拦截防御等提供先验知识,提出一种多层递阶轨迹预测方法。该方法借鉴多层递阶预测理论对预测模型进行随机补偿,将轨迹预测问题分解成气动参数和模型误差的混合预测以及在此基础上对目标轨迹的预测。方法首先利用气动参数增广状态向量进行动力学建模,对气动参数和模型误差进行混合估计,根据参数估计值进行时间序列预测。然后,在参数预测的基础上,利用动力学模型积分预测目标轨迹。仿真设计了2种有规律的飞行模式仿真场景,分析跟踪与预测时间对预测精度的影响,结果表明算法具有稳定可靠的轨迹预测能力。     

两点源对单脉冲雷达角度欺骗干扰的仿真与分析

两点源干扰是对单脉冲雷达实施角度欺骗的重要手段,包括拖曳式诱饵,交叉眼干扰等.两点源干扰在实施过程中由于其功率比,相位差,对雷达的张角及跟踪雷达波束宽度的不同,可形成不同的干扰效果.通过计算机仿真,综合讨论了各因素对干扰效果的影响,分析了拖曳式诱饵和交叉眼干扰的干扰机理.     

UKF应用于制导系统

首先介绍了无迹卡尔曼滤波的原理算法,并简要说明了末段寻的制导导弹的两个指标:捕获域和收敛速度。针对导航系统中线性滤波仍是主流算法,通过使用传统卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波分别对目标体运动进行导航跟踪仿真,得出了无迹卡尔曼滤波用于线性滤波时,虽然存在一定局限性,但在跟踪的收敛速度方面,优于传统卡尔曼滤波的结论,并提出将此算法应用于对收敛速度要求较高的具有末段寻的装置的制导导弹中。     

H.264/SVC的编码依赖问题研究

H.264/SVC(Scalable Video Coding)使用了多种预测编码机制,极大地提高了分级编码的编码性能,同时也引入了复杂的编码依赖关系,给编码器的优化控制带来了极大的难度。因此,有必要研究这种不可忽视的编码依赖关系。在介绍H.264/SVC的主要预测编码机制的基础上,分析归纳出H.264/SVC的编码依赖关系主要来源于帧间预测、层间帧内预测和层间残差预测,然后针对这三种预测机制的特点,结合文献[1]提出的帧间依赖关系,基于实验数据,建立了编码依赖模型,得到了用编码依赖测度表达的编码依赖关系。最后,将时域依赖模型应用到H.264/SVC基本层码率控制中,实验数据表明时域依赖模型能够提高码率控制的性能。     

逆社会化保障：非战争军事行动的制度分析

重大自然灾害抢险救灾中军队对受灾对象进行全方位应急保障的行为属于逆社会化保障。微观上,军队的意识形态和信息不对称促使军人追求自身价值的实现,从而为军人抢险救灾中的利他行为提供了激励;宏观上,军队的科层制度和规模经济减少了抢险救灾应急保障的交易成本,从而为军队快速高效实施应急保障创造了条件。     

试析朝鲜战争正式停战谈判前的两次停战提议

在1951年7月朝鲜停战谈判进行之前,1950年12月及1951年1月,由美国主导和支持,以联合国名义曾两次提出停火提议.美国主导和支持这两次停战提议,均有着在朝鲜战争问题上摆脱困境的目的,而不是真正寻求停战.因而,这两次停战提议不具备实现停战的可能性.     

西柏坡告诉了我们什么?——河北省衡水军分区干部热议西柏坡精神摘记

连日来,河北省衡水军分区官兵围绕西柏坡精神展开了讨论,会上、网上、班车上、饭桌上,大家联系实际谈感受、谈认识、谈收获,形成了传承西柏坡精神、走科学发展之路的浓厚氛围。这场讨论源于"五一"期间该军分区组织的一次西柏坡之行。一次学习参观,为何引起这么大的反响?让我们来听听他们的心声。     

末段反导作战能力评估模型研究

针对末段反导作战能力评估问题,分析了末段反导作战的作战样式和作战过程,以典型作战样式为研究对象,在传统的ADC方法基础上,引入能力和能力指数概念.建立了末段反导作战能力评估的总体模型以及预警、BM/C3I、拦截和保障等4个分系统的能力评估模型,为反导作战能力评估提供模型标准.     

一种双站交叉定位无偏估计滤波算法

针对将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计的缺点,基于两站纯角度信息,提出了一种对三维空间目标进行跟踪的近似无偏估计算法.该算法只需要对一对矩阵束进行广义特征分解,即可获得目标坐标和速度的估计值.计算机仿真结果表明该算法相比有偏估计算法(如伪线性卡尔曼滤波(PLKF)算法)具有更高的滤波精度,尤其当测向均方误差较大时,其优势更加明显.