非均匀杂波环境中基于粒子滤波的无参目标跟踪算法

目标跟踪算法通常包含对参数杂波密度的测量,该杂波密度通常是不均匀的。目前的无参目标跟踪一般是先假设一个先验未知的杂波密度,假设它均匀分布在一个选好的门限内。这和一个包含强杂波密度、多扫描的目标跟踪算法的选通门限有很大的不同。基于此,提出了一个替代杂波密度估计的无参目标跟踪方法,该算法不假设该杂波在选择的门限内。而是建立在对已测杂波密度估计的基础上,重要的是该估计是在后验目标的轨道更新以前就被估计过,即它是针对杂波密度逆向测量的修正估计。仿真结果表明:该算法在强密度非均匀杂波环境中的有效性。     

遥控武器站结构形式对武器性能影响

架座是遥控武器站的主要承重件,目前已认识到架座结构和刚强度对遥控武器站射击精度等动态特性影响较大,但对武器本身的影响特性并不明确。为了研究架座对武器本身的影响特性规律,以机枪武器站为研究对象,利用ANSYS WorkBench和ADAMS仿真软件建立了武器站刚柔耦合动力学仿真模型,分别对无架座、刚性架座和柔性架座3种情况下的武器动态特性进行了仿真研究,结果表明,某型机枪安装在武器站上,其自动机动态特性和射频等都有所改变,为遥控武器站研发及性能评价提供了理论指导。     

一种洗消站(场)开设位置优选方法

结合影响洗消站(场)开设位置的因素,建立指标体系,并利用基于模糊TOPSIS方法的评估方法建立模型。通过模型对指标体系进行分析,达到对洗消站开设位置进行优选的目的。该评估指标体系的建立及基于模糊TOPSIS方法的评估模型的建立,对于洗消站(场)开设位置的优选具有一定的现实意义。     

基于ANP和熵的起重机械吊装训练评价组合赋权法

为了给起重机械吊装训练提供一个科学的评价模型,采用了基于网络层次分析法(ANP)与熵值法集成的组合赋权法建立起重机械吊装评价方法。首先分析了影响吊装训练的关键因素,在此基础上建立一个科学的评价指标体系;然后运用网络层次分析法分析各指标间相互影响的关系并确定主观赋值权重,用熵值法根据各指标的客观属性确定客观赋值权重;最后通过组合赋权法确定各指标的最终权重,使评价结果既反映出各指标的客观属性,同时也能考虑到决策者或者专家的意见。应用结果表明,该方法确定的权重更符合吊装训练的实际。     

基于UML的导弹伺服测试系统通用设计方法

分析了导弹伺服测试系统组成及功能,采用UML静态建模技术构建了导弹伺服测试系统设计的需求描述模型,运用动态建模方法建立了系统结构模型和行为模型,并以上述模型为基础,设计了导弹伺服测试系统通用软硬件结构。该方法优化了导弹伺服测试系统共性设计,并创建了特性模型架构和特化接口,有效提高了系统的设计效率和开发质量。     

军(基地)旅营体制下指挥人才成长路径研究

军队编制体制的调整改革,给我军指挥人才队伍建设带来了革命性变化。客观分析其发展现状、剖析矛盾问题原因,深入研究内在规律、探索科学生长路径,直面当前机遇挑战、拿出有力破解良策,对于各级指挥人才队伍聚焦能打胜仗这个核心,加速提升信息化条件下实战化能力素质,打造高素质新型指挥人才方阵,都有着积极意义。     

创新我军思想政治教育灌输机制

正灌输机制是我军思想政治教育的主要运行模式,并从根本上生成和制约着教育的实际效果。传统灌输机制在理论和实践上都不能有效适应新的历史条件变化,因此,必须从系统层面对整个机制进行创新优化。一、动态定位灌输主体。灌输主体即通常意义上的授课人,它是一个相对稳定但却动态发展的概念。一堂优质课不仅要求授课人具有相应的能力素质,而且需要长时间的精心准备。传统的灌输机制除部队主题教育外,年度教育计划安排的授课基本     

水下爆炸载荷作用下夹芯圆柱壳的动态响应

采用有限元数值模拟方法,对夹芯圆柱壳在水下爆炸载荷作用下的动态响应进行了分析.在夹芯防护层质量给定的情况下,通过对不同夹芯层相对密度下内部圆柱壳体获得的最大加速度进行比较,得出了最优的夹芯层相对密度.同时,还对内部圆柱壳体的等效应力和夹芯层的变形进行了分析.研究结果表明:夹芯防护层对爆炸冲击波有较好的衰减作用,且对里面的圆柱壳体起到了较好的保护作用,具有优异的抗冲击防护特性.     

基于数据站场的系统效能评估决策支持方法

随着信息技术的发展,系统信息量的提升给军事系统效能评估带来了新的问题。针对系统效能分析数据非线性、高维数、强耦合的特点,提出了一种基于数据站场技术的效能评估决策支持方法。通过数据恢复、约减、求精与重构操作,对评估数据进行了处理,并搭建了数据站场立方体,降低了数据间的依赖性,满足了不同层面系统分析的需求。以面向任务的网络化火控系统的为例,进行了系统效能评估、时效性评估和指标分析,从三个层次验证了方法的有效性与可行性。将数据挖掘技术应用到仿真系统效能评估决策中,获得了更广泛的应用。     

一种新型动态贝叶斯网络及其在威胁评估中的应用

针对利用基本贝叶斯网络进行威胁评估时的不足,提出利用变结构区间概率动态贝叶斯网络(VSIP-DBN)进行威胁评估。对所提出的VSIP-DBN给出了其推理算法。在充分考虑目标的空战态势及空战能力下,建立了威胁评估的VSIP-DBN模型。将观测到的数据利用VSIP-DBN推理算法进行推理,推理结果就是目标的威胁等级。以往的威胁评估需要精确获得目标的模型参数和观测数据,通过仿真对比分析,利用VSIP-DBN建立的威胁评估模型不需要精确给出模型参数,即使出现观测数据的误差,仍能准确评估出目标的威胁程度。