新一代小型火箭首次动力系统试车成功

11月27日,我国新一代小型液体运载火箭在中国航天科技集团,公司六院101所进行首次动力系统试车,并获圆满成功。这标志着我国唯一的火箭动力系统试验台各项性能指标达到国际一流水平,完全满足新一代运载火箭研制需要,为火箭按期首飞提供了重要保证。此次试车是在地面验证火箭动力系统整体可靠性、系统匹配性和设计正确性的唯一手段。     

基于Petri网的综合电子系统仿真网络设计与分析

针对综合电子系统仿真过程中存在的网络拓扑结构实现、信息要素对应及网络数据安全问题,采用Petri网理论设计了综合电子系统总体网络仿真方案并加以实现。在验证方案正确性的基础上,以某型步兵战车综合电子系统网络为研究对象,对其子网性能指标进行了分析,验证了系统网络仿真方案的有效性,为综合电子系统仿真及分析提供了借鉴。     

南京战区演兵东海

8月下旬,南京军区某训练基地在东南沿海组织了一场陆海空三军联合实战化实兵自主对抗训练,首次使用全激光对抗、网络化裁决模式。 训练基地把激光交战器材配备至红蓝军船艇、战车、单兵和坚固工事。训练中,“红蓝军”各交战主体实行全程激光对抗。基地对训练地域、海域实施实时信息覆盖、全程监控,用网络数字化技术手段检验了部队的训练水平和作战能力。这种基于网络信息系统的组训方式,使实兵对抗演练更加贴近了实战。     

目标体系描述与火力分配方法研究

目标体系分析和目标选择是军事计划中不可或缺的部分。本文对目标体系的要素结构进行描述,并使用动态贝叶斯网络描述了被打击状态下目标体系的动态反应机制,并在此基础上提出了打击目标体系的火力分配方法。     

无线传感器网络中数据流异常数据的联合估计算法

为保证无线传感器网络数据的完整性,针对数据流中存在异常数据的问题,提出了一种基于BP神经网络和多元线性回归的联合估计算法。首先,将存在异常数据的数据流作为样本输入,利用神经网络的非线性拟合能力对异常数据进行估计。然后,通过相邻的传感器节点数据建立多元线性回归模型,对异常数据进行估计。最后,根据两种算法在不同情况下的误差大小,调整它们各自在异常数据估计中的权重,计算出最接近真实值的估计值。以Berkeley Intel实验室的传感器数据为实验数据,通过Matlab软件对本文方法进行测试并分析仿真结果,实验结果表明文中提出的方法能对异常数据进行有效估计,并且具有较高的可靠性和稳定性。     

基于任务的舰空导弹武器系统可靠性试验设计

针对舰空导弹在作战任务和战斗中的使用特点,构建基于远洋任务的使用剖面,利用试验设计与仿真试验相结合的方法,研究舰空导弹武器系统及分系统可靠性对导弹武器系统作战效能的影响。建立舰空导弹武器系统的可靠性模型和使用模型。设置不同的作战任务背景,提出了基于任务的舰空导弹武器系统可靠性对作战效能影响的指标,在设定的3种典型作战任务模式下舰空导弹武器系统可靠性对作战效能的影响进行了试验设计和仿真研究。通过仿真比较了任务条件下各可靠性指标和设定的可靠性增长对作战效能的影响。     

警钟长鸣

正九十一团聘请廉政网评员4月12日,农五师九十一团为18名反腐倡廉特邀网络评论员颁发了聘书。九十一团纪委十分重视网评员队伍建设,明确了网评员工作职责、反腐倡廉舆情网络信息的收集、报送的重点内容及基本要求,还专门邀请对网评员进行网评文章撰写技巧和方法的辅导,促进反腐倡廉舆情网络信息和网络评     

贝叶斯网络下考虑攻击企图的目标威胁评估

为解决舰艇编队的防空目标威胁评估问题,针对现有威胁评估方法中忽略目标攻击企图,且只进行静态评估而未考虑目标机动导致的运动参数变化对威胁评估的影响之不足,提出了利用目标攻击时所表现出来的特征参数进行攻击企图估计,并分析了影响机动目标威胁程度的相关参数和变量,以目标信息更新周期为不同时间片,建立了用于动态评估目标威胁度的离散模糊动态贝叶斯网络结构模型。为适应编队防空中火力通道多、目标批次多的特点,将一般威胁等级从3级划分扩展为5级划分。给出了网络中主要节点的状态转移概率表和条件概率表。通过对机动目标按照典型攻击航路的威胁度变化仿真表明,所建立的模型和采用的方法合理有效,能够较为准确地反映目标威胁,贴近实战。     

一种能量高效和均衡的无线传感器网络分簇数据融合算法

在无线传感器网络中,如果传感器节点之间的能耗不均衡,一些能耗进度较快的节点会过快失效,继而导致网络过早无法正常工作。为了解决分簇无线传感器网络在数据收集过程中所存在的节点之间能耗不均衡问题,提出了一种新的分簇数据融合算法。该算法将网络划分为大小不等的栅格,并根据剩余能量使簇首分别在每个栅格的节点中轮转。簇首消耗的能量越多,其所在的栅格也越大,栅格内有更多节点参与簇首的轮换以分担能量负载。通过该方式,算法能够提高节点的能耗均衡程度。另外,考虑到无线传感器网络的能量受限,算法还采取了一系列措施以节约能量。仿真实验结果表明,算法在能量使用效率、网络生命周期以及能耗均衡程度三个方面都具有较好的性能。