饶阳县人武部 唱好“一二三四”歌

河北省饶阳县在去冬征兵工作中,唱好"一二三四"政审歌,严把应征青年的政审关。"一"是突出"一个重点",即:重点调查人户分离、长期在外的人员。     

人行千里有党管外出务工不离党

针对外出民兵党员“人员难组织、时间难集中、学习内容难落实”等实际问题,江苏省建湖县人武部采取多种途径加强对外出民兵党员的学习教育。对外出务工时间较长、且有固定工作单位的民兵党员,将其组织关系转到县外有关单位的党组织,就近参加民兵政治教育活动。对集体外出务工经商、地点相对集中的党员,分别建立了20多个临时党支部。该部还利用现代远程教育网站对流动民兵党员实施动态管理,及时向外出民兵党员发送民兵政治教育材料。外出民兵党员定期通过网络发送电子邮件,及时将教育情况反馈给基层民兵组织。这些措施也使外出的民兵党员真切…     

“四个坚持”在基层——四川军工掠影

四川是一个军工相对集中的省份．经过几十年艰苦奋斗．已成为我国核、航天．航空、兵器、军工电子等发展的重要战略基地,承担着繁重的军品研制任务。     

编队飞行相对位置姿态测量算法及实验

阐述了利用GPS实现编队飞行相对位置、姿态确定的基本原理。建立了相应的数学模型,比较分析几种不同的方案,并对相对位置、姿态确定中各种误差源及其影响进行分析。建立了一个实验系统,对算法进行验证,提出编队飞行的理论分析,算法研究,系统实现的几个研究思路。     

多传感器信息融合理论在无人机相对导航中的应用

为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究容积信息滤波算法。此外,还采用多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。数学仿真结果表明,该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。     

基于理想点法的UUV集群通信性能评估方法研究

UUV集群性能准确的评估对于UUV集群的选择和优化具有重要意义。通信性能是UUV集群重要的性能之一,UUV集群作业的各个环节都发生着信息的传递,通信质量直接影响整个UUV集群性能。通过研究UUV集群通信性能评估方法,建立了通信性能评估指标体系,确定了各指标参数获取方法,并用相对比较法计算了各评估指标的权重系数,在此基础上基于理想点法对5型UUV集群的通信性能进行评估,评估结果表明该方法计算速度快,区分度明显。     

线性模型的海基制导系统误差分离方法性能分析

利用传统制导工具系统误差线性回归模型,对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行了比较,分析了它们在工程应用上的优缺点,给出了实际应用时的限制因素;同时结合海基导弹特有的初始状态误差,设计了整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略,给出了相应的分离步骤。仿真结果表明,文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义;而在弹道差评价标准以及方差评价标准下,分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

吸气式高超声速飞行器助推分离过程数值仿真

针对吸气式高超声速冲压发动机验证性试验特殊的飞行环境和助推分离条件,以某轴对称吸气式高超声速飞行器级间分离问题为具体研究对象,采用非结构网格局部网格重构技术和非定常问题非定常六自由度问题仿真方法,对该复杂构型飞行器助推分离过程进行数值计算。研究得到弱干扰冷态分离状态下飞行器及助推器的运动参数和气动力参数在分离过程中的发展规律。对0.3 s内助推器的位移轨迹进行分析,判断分离方案的可行性,并给出最佳的分离工况条件。     

图像超分辨率卷积神经网络加速算法

为了实现模型的实时和嵌入式运行,提出了一种轻量级的卷积神经网络结构。通过采用较小的滤波器尺寸和引入深度可分离卷积,可大量减少模型参数,提高模型非线性表达能力;在网络末端引入子像素卷积层,直接从原始低分辨率图像学习到高分辨率图像的映射,计算成本为原来的1/k²(k为放大因子)。在Set5数据集上的实验表明,所提模型的速度较经典的图像超分辨率重建算法速度提高了25.8倍,能够在通用GPU上实时运行,峰值信噪比平均提高了0.17 dB,并且参数只有它的35%。