旧炮新弹未来战场显神威

高新尖端武器广泛用于战场的今天,追击炮作为传统的常规武器,不仅没有被时代所淘汰,而且还得到了广泛的发展,并在高技术局部战争战场上扮演了重要“角色”。如海湾战争,多国部队的炮兵利用迫击炮多     

经济目标防护及其对策探讨

根据科索沃战争中南联盟失败的经验教训,指出了经济目标防护在现代战争中的重要性和对经济目标进行防护的必要性,提出了经济目标根据战时的作用功能的分级、分类的原则,并对经济目标防护的相关对策提出了包括对城市经济目标进行整体布局和规划、经济目标的隐蔽和伪装、采取应急措施、成立专业部门统筹协调经济目标的防护工作等建议。     

机动目标对搜索的最优规避

研究规避搜索时机动目标运动的最优控制问题。首先针对一组相同的搜索者用变分法求出了机动目标的最优逃避路线,然后求出了确保能发现目标的搜索者数量,最后在搜索者数量一定的情况下求出了目标不可逃避区域内的最优控制规律。     

论军队审计专业创新教育的目标与实现

军队审计专业本科层次实施创新教育的三个目标是,建立完备的知识体系,培养五种创新能力和养成学员的创新精神。目前军队审计专业还存在教育观念不到位、教学方法和手段单一、教学内容欠合理、学习成绩考核办法欠科学等问题。所以,要实施创新教育,必须从教育环境、教学和教育机制等方面入手。     

牢固树立中心意识 努力实现保障有力

战勤处(科)长是后勤“保中心”工作的具体组织者和实施者,牢固树立中心意识尤为重要。因此,对战勤处(科)长来说,以总部党委、首长关于“保中心”的一系列重要指示为指导,紧紧围绕“提高能力保中心”这一主题,深入进行训练法规、战勤业务、执勤保障、“处突”保障等问题的研究,对于保障部队圆满完成保中心任务具有十分重大的意义。     

基于高斯数据增广的小样本数据无人机编队类型抗扰识别

近年来,随着无人机的应用越来越广泛,对无人机编队类型进行准确识别具有重要意义。基于此,对小样本数据下无人机编队类型识别问题进行了研究。首先,对目前常用的各种无人机编队类型识别方法进行了介绍,针对小样本数据无人机编队类型抗扰识别面临的主要问题进行了分析;其次,对所提方法涉及的理论背景进行了研究;然后,对所提无人机编队类型抗扰识别算法进行了详细阐述;最后以带有噪声的菱形无人机编队的位置坐标作为输入数据,使用所提方法进行仿真实验,仿真实验结果表明,以参数均方误差作为队形识别的准确度指标,所提方法可将均方误差由45.1降低至0.46,显著提高了无人机机群特征聚类的精度与鲁棒性,证明了所提方法在小样本数据无人机编队类型抗扰识别问题上的有效性。     

不确定环境下无人机区域目标搜索及载荷参数影响

针对不确定环境下无人机区域搜索问题,建立了实时探测更新的搜索方法,提出了机载光电载荷参数优化配置策略。建立了基于二维离散网格的无人机区域搜索模型,采用概率地图描述目标信息的实时获取与更新;引入不确定度指标、目标网格的重访和网格探测次数控制,建立搜索目标函数;建立了基于粒子群算法的搜索路径滚动优化方法;通过对任务区域平均探测时间步数和误判概率的估计分析,建立了机载光电载荷参数优化配置策略。使用蒙特卡洛方法验证了区域搜索方法的有效性和光电载荷参数配置对搜索效率、误判概率的影响。     

基于深度时频特征学习的雷达辐射源识别

针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法。基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理;设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力;利用高信噪比条件下8种辐射源信号样本对网络进行训练调优,低信噪比样本测试验证算法和网络的有效性。仿真结果表明,该方式在-8 dB信噪比条件下能达到98.31%的整体平均识别率,具备较强的鲁棒性。     

单目标探测下的双红外被动测距方法

基于工程三维应用中红外探测目标信息存在误差的情形,建立了对单目标探测进行双红外被动测距的方法,并且通过单点测试验证了该方法的正确性。利用Monte Callo模拟实验法,分析了红外探测角度误差、两站点基线距离和单目标运动特征对该方法定位精度的影响。