机动式保障基地系统防护需求分析

当前,军队工程防护对象以地下工程和野战阵地为主,对于设施设备及军事活动以地表为主的机动式保障基地系统,其毁伤特点规律、防护威胁、评估方法及防护标准等尚无专门研究。本文介绍了机动式保障基地系统的基本概念、主要功能及构成要素,研究了近年来典型军事基地遇袭案例,采用案例分析与数据库研究相结合的方法,分析了机动式保障基地系统的主要威胁及其毁伤元和毁伤评估量,并提出机动式保障基地系统防护需求的构建原则和评估步骤。根据建立的原则和步骤,建立5级防护需求等级,以海外维和基地为例,分析了基地内各类保障装备的防护等级需求和防护等级设置的主要依据,为开展机动式保障基地系统防护体系研究打下基础。     

论颠覆性技术与军事理论创新的辩证法

技术决定战术,军事技术历来是战争领域最活跃、最具有生命力的因素。当前,以军事智能为特征的颠覆性技术已成为推动新一轮军事革命的强力引擎,它改变了原有战争样式和形态,使战争制胜机理发生复杂而深刻的变化。军事理论作为战争实践的先导,必须首先把握、科学预测和有效评判新技术对战争带来的影响,才能发挥出理论的牵引作用。古往今来的历次战争实践表明,军事理论与技术之间往往不是并行发展的,而是相互错位、交替向前的。谁能在错位的当口抢占先机,缩短错位周期,谁就能提前形成代际优势或代差,赢得战争主动。因此,必须充分认清军事理论创新与颠覆性技术之间的关系,找准军事理论与颠覆性技术错位的原因,运用科学方法,加强理技结合,把颠覆性技术内化于军事理论,达成超越对手的“理论突袭”。     

遥感数据用户需求融合处理技术

遥感数据是国家的基础性和战略性资源,在经济建设、国防建设、抢险救灾、生态环境保护等方面得到了广泛的应用,发挥着越来越重要的作用,各行各业对遥感数据的需求也越来越多。因此,如何提高对地观测资源的利用率,提高服务响应速度成为迫切需要解决的问题。采用自然语言处理技术,提出了一种用户需求融合处理方法,该方法可以有效地融合归并相同或者相似的用户需求,实现一图多用,引入需求预测和需求融合技术以提高需求融合效率,从而提高对地观测资源的利用率,达到事半功倍的效果。     

基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.     

指挥引导模型的自动生成

介绍了传统指挥引导模型的建立方法,并分析了其不足;提取出战法属性并分析总结了战法的共同点;作为使用数据库技术进行引导解算的基础,引入了敌我相对态势表、飞行方式表、战法属性表的概念;结合实例,在传统指挥引导建模的基础上,给出了一种新的建模方法,提出了通用模型建立的初步思想,有利于指挥引导模型自动生成的实现.