军事征用补偿的经济学分析

文章以法经济学为工具,从社会管理和行为选择角度对军事征用补偿制度存在的合理性进行了探讨。     

弹道目标微动特征提取研究

微动特征是弹道目标识别的关键特征之一.针对这一特征,对弹道目标微动特征提取技术进行了分析,主要包括微动信号补偿与分离、微动目标识别以及组网雷达中弹道目标微动特征提取3个部分.同时结合国内外的研究现状,总结了现有的技术手段,并对相关技术的优缺点进行了分析.在此基础上,探讨了弹道目标微动特征提取的需要解决的问题以及未来的发...     

选频网络的群时延持性分析

基于实现无失真传输的条件,分析了信号传输过程中,选频网络群时延特性,阐述了群时延非线性引起相位失真的原因,以及对图像信号和数字信号传递的影响,介绍了一种用相位补偿电路,减少群时延非线性引起相位失真的方法。     

基于预添加虚拟力的改进人工势场算法

针对传统人工势场法在路径规划时会因目标点与障碍物的位置原因,出现引力与斥力合力为零而陷入局部最优点无法脱离的现象,提出了引入虚拟力辅助人工势场摆脱局部最优点的方法。改进算法首先将预添加的虚拟力细化等分为8个方向,再根据虚拟力与人工势场的势场力合力重新规划轨迹,在选择合适的时机撤去虚拟力后会获得多条新轨迹,然后根据每条新规划的轨迹情况,去除不合理的轨迹。最后计算出所有可行的预添加虚拟力方向的轨迹长度,选择出最优的轨迹。通过设置的五组仿真实验获得改进算法与传统人工势场法仿真结果的对比,验证了改进算法在面对单个障碍物与多障碍物的复杂环境下都能够解决传统人工势场法的缺陷,规划出合理的路径,可以有效地解决复杂环境下传统人工势场法适应性差等问题,证明了通过预添加虚拟力对传统人工势场法进行改进的可行性与有效性。     

面向战略决策的预实践平台

未来的全域战争和竞争将对正确理解信息和快速决策提出更高的要求,以数字决策为代表的人工智能技术已受到广泛关注。以战略能力博弈决策为需求背景,构建集智慧前台、智能中台和数据后台三级子系统于一体的预实践平台的设计框架。同时,厘清“数字化决策仿真智能脑技术”“体系智联网仿真试验床技术”“使命手段博弈推演技术”“评估案例大数据技术”4项工程技术要素。预实践平台通过将智能算法引入到战略评估与管理领域,借助算力技术发展实现定量模型与定性认知的有机融合。全面深入建设预实践平台,对军队战略规划数字化建设和数字政府建设具有重要意义。     

基于NFxPEM算法的调制气流声源的非线性补偿研究

针对调制气流声源存在较强的谐波畸变,将声源系统等效为Hammerstein非线性模型,利用该模型下的预失真技术对声源进行非线性补偿研究。根据辨识的Hammerstein模型中静态非线性部分带有直流分量的特点,给出了考虑直流分量补偿的预失真算法,并用数值仿真验证了算法的准确性和直流分量补偿的必要性。在非线性补偿实验中,根据单频信号辨识得到Hammerstein模型参数,采用NFxPEM算法求得对应的预失真Wiener模型参数和预失真波形。实验结果表明,与直接发射相比,补偿发射后声波的功率谱中谐波能量有所下降,而基频能量有小幅度的上升,说明了研究思路的正确性。     

空间光通信粗瞄系统的扰动估计与补偿

粗瞄系统以直流力矩电机驱动二维转台为执行机构,通过粗瞄控制器对其进行控制。对系统受到的扰动进行分析,应用了最速跟踪微分器提取速度信号;以二维转台的方位轴为控制对象,在其位置环、速度环采用级联线性自抗扰控制器,通过线性扩张状态观测器主动补偿扰动,达到内外环双重隔离扰动的目的,提高跟踪精度;之后进行了实验分析。分析结果表明:在加入同样的模拟扰动信号,输入2 Hz,5 Hz和8 Hz的正弦信号时,与比例、微分、积分控制器相比,跟踪误差的标准差约降低50%;验证了线性扩张状态观测器具有扰动补偿效果;在输入不同频率正弦信号时,自抗扰控制器对输入信号频率的变化不敏感,仍能保证较高的跟踪精度。     

建立饮食保障社会化经费补偿机制探讨

在军队饮食保障社会化改革过程中,伙食费缺口问题不仅影响广大官兵的生活水平和质量,而且直接关系到饮食保障社会化改革的进程。认真研究饮食保障社会化条件下经费缺口的成因,建立一种适应市场经济规律,兼顾军地两方利益的经费调整机制,对维护官兵利益、促进生活保障社会化改革的深入发展,具有重要的理论意义和现实意义。     

补偿——军人退役养老保险制度建立与运行的驱动器

随着国家社会统筹和个人账户相结合的新的养老保险制度的建立,军人退役养老保险个人账户在与地方接轨过程中,军队“中人”个人账户上资金积累不足的问题即被提上了议事日程。文章将对军人退役养老保险的补偿问题进行研究,分析实施补偿的原因,提出补偿的原则,探讨补偿的形式。     

高超声速滑翔目标多层递阶轨迹预测

为给高超声速滑翔目标态势与威胁评估、拦截防御等提供先验知识,提出一种多层递阶轨迹预测方法。该方法借鉴多层递阶预测理论对预测模型进行随机补偿,将轨迹预测问题分解成气动参数和模型误差的混合预测以及在此基础上对目标轨迹的预测。方法首先利用气动参数增广状态向量进行动力学建模,对气动参数和模型误差进行混合估计,根据参数估计值进行时间序列预测。然后,在参数预测的基础上,利用动力学模型积分预测目标轨迹。仿真设计了2种有规律的飞行模式仿真场景,分析跟踪与预测时间对预测精度的影响,结果表明算法具有稳定可靠的轨迹预测能力。