仿蝴蝶扑翼飞行器:研究进展、挑战与未来发展

以昆虫为灵感设计的仿生扑翼飞行器在近三十余年来的时间里发展迅速,而蝴蝶作为众多昆虫中极富特色的一种也得到了许多研究者的关注。国内外以蝴蝶为研究对象进行了许多的仿生学研究和仿生飞行器研制,尤其是近十年来仿蝴蝶扑翼飞行器的设计与制造取得了较大的进展。对这一热点领域的研究进行了综述。首先从仿蝴蝶扑翼飞行器(BIFAV)的升力机制研究、结构设计与制造以及驱动与控制方面,综述近年来所取得的研究成果;其次指出仿蝴蝶扑翼飞行器目前在大小尺度、飞行灵活性、续航时间、控制鲁棒性以及仿生的逼真性方面仍然存在研究挑战;最终表明其未来的研究将朝着更小的尺寸、更灵活的飞行与更可靠的控制、更高的仿生程度等方向进一步完善。     

扎实做好军事斗争准备中政治工作

习主席指出,“军队首先是一个战斗队,必须坚持一切建设和工作向能打胜仗聚焦”,强调“能战方能止战,准备打才可能不必打,越不能打越可能挨打,这是战争与和平的辩证法”。我们要清醒认识到,虽然现阶段我国发生大规模外敌入侵的战争可能性不大,但因外部因素引发局部战争和武装冲突的可能性不能低估。政治工作作为我军的“生命线”,在做好应对强敌军事斗争准备过程中,必须将政治工作摆在强军兴军首位,为部队在执行军事斗争任务中讲政治、讲策略、讲方法,正确领会、坚决贯彻党中央和习主席决策部署提供有力保证。     

两层及三层流体间内波理论研究进展

内波作为一种发生在层化海洋内部的波动,在世界海洋范围内普遍存在。深入研究内波生成、演化等特性,对我国的海洋开发有着重要意义。针对两层及三层流体间内波理论,选取目前国内外广泛应用的KdV (Korteweg-de Vries)内波理论、MCC (Miyata-Choi-Camassa)内波理论、层析内波理论以及DJL (Dubreil-Jacotin-Long)内波理论综述其研究进展。从数学模型、理论研究以及数值模拟等方面,讨论了不同内波理论的优势以及局限性。从数学推导的角度,证明了MCC内波理论与第一级别层析内波理论是一致的。     

确定性理论在雷达型号识别中的应用

雷达型号识别是雷达对抗情报侦察的首要工作,是近一步分析雷达用途及相关武器系统的基础,也是高层次上的态势评估和威胁估计的主要依据.针对现代战争中电磁信号环境的复杂性,利用单一传感器很难对雷达型号进行准确识别,而基于确定性理论的不确定推理技术能将多个传感器在多个周期的侦察信息进行融合,所以采用确定性理论的数据融合技术,基于确定性理论的组合规则,采用分层式融合算法对雷达型号进行识别.仿真结果表明,该方法的识别结果令人满意,使采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善.     

军用软件的测试与实践方法

首先分析了民用软件存在的问题,然后结合军用软件的特点,对影响军用软件可靠性的因素进行分析,最后提出提高军用软件质量的几种测试与实践方法.     

D-S证据理论应用中的一种验证方法

D-S证据理论是一种比概率论确定性弱的不确定性理论,它能将"不知道"和"不确定"两个认知学上的主要概念区别开来,在多传感器数据融合中具有广泛的应用前景.D-S证据理论在实际应用中却存在一个困难,当目标的个数较多时,需要计算的项数太多,容易造成漏项,引起计算错误.提出了一种确定计算项数的算法,作为验证计算结果的必要条件,并通过图解的方法找出需要计算的项.     

努力做社会主义荣辱观的模范实践者

社会主义荣辱观的提出,为构建和谐社会、推进思想道德建设提供了根本遵循,明确了当代中国最基本价值导向和行为准则。我们要紧密结合部队建设实际,增强践行“八荣八耻”的自觉性和坚定性,努力做社会主义荣辱观的模范实践者。     

基于事件的视觉SLAM综述

事件相机是一种生物学启发的新型视觉传感器。不同于传统相机输出强度图像帧,事件相机检测每个像素点的亮度变化,当亮度变化超过某一阈值,产生包含像素位置、时间戳及变化极性的像素级事件输出。同步定位与地图构建（SLAM）是一种让机器人独立估计自身位置并同步增量式地构建周围环境地图的技术,使用传统相机进行SLAM已经是一个成熟的话题,但在高速、高动态范围等挑战性场景下,传统图像帧易产生运动模糊。事件相机具有低延时、高时间分辨率、高动态范围等优秀特性,可以在SLAM领域弥补传统相机的不足,但“事件”这种非常规的异步输出形式导致了处理范式的转变。首先介绍了SLAM技术的基本流程,其次介绍了DVS、ATIS和DAVIS三种典型的事件相机,列举了基于事件的SLAM性能评估方法,梳理了事件寿命估计、时间平面表示、事件帧表示等事件数据的不同处理方式,然后回顾了事件相机在国内外视觉SLAM领域的应用研究并进行了总结和对比,最后对基于事件的视觉SLAM技术作了总结并展望了其未来发展趋势。综述表明,事件相机可以进一步拓宽视觉SLAM的应用场景,但新的数据形式和尚不成熟的硬件体系限制了基于事件的SLAM的发展。未来...     

基于贝叶斯理论的多雷达点迹自适应融合方法

雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。     

做好信息化条件下人民战争准备的几点思考

人民战争是我军的传统优势和克敌制胜的法宝。江泽民同志指出:如何发挥我军人民战争特有的优势,以我之长,击敌之短,这是一个很值得重视和研究的问题。信息化条件下的人民战争,是在新的主客观条件基础上进行的人民战争, 其必将遇到一系列新情况、新问题。我们必须适应军事斗争准备的