飞航导弹火控系统动态精度试验数据处理方法

飞航导弹火控系统动态精度试验后获得的导弹射击诸元误差序列一般为非平稳的随机过程,根据此误差特性,提出了动态测量数据的异常值数据处理方法,建立射击诸元误差序列、将误差序列分解为慢变化信号和高频噪声信号,最后给出火控系统射击诸元参数的最大误差统计估值方法     

快速的平行码临界路径跟踪故障模拟

针对平行码临界路径跟踪故障模拟中最费时间的扇出源故障模拟,提出了若干加速技术。通过对电路结构进行的独立扇出分支、扇出源分类及扇出源的最终汇聚门等静态分析,结合对停止线及停止扇出源、测试码标记向量以及扇出源临界性确定前的预处理等动态计算,使得扇出源故障模拟区域及需要故障模拟的扇出源数目大大减少,极大地缩短了整个故障模拟时间。实验结果表明,平行码临界路径跟踪故障模拟算法,对少量和大批的随机码都非常有效,并且随着电路规模增加,其有效性更加明显。     

火控系统软件测试和质量评估

在火控系统硬件技术日益成熟的今天,软件的质量问题愈发显得突出。如何测试火控系统的软件和评估软件质量是当前亟待解决的问题。该文提出了火控系统软件生存周期各阶段的质量工作,着重研究了火控系统的软件测试的方法和进行质量评估的基本原则。     

未修正单炮基线的误差及其对射击效率的影响

如果高炮系统的指挥仪没有修正炮阵地中心至各炮的基线,则会产生射击误差。本文分析了由此而产生的射击误差的特性,计算方法及其对高炮系统射击效率的影响。     

多机空战对抗评估系统分析与设计

针对多机空战对抗评估系统总体设计,介绍了系统主要功能、软/硬件组成和关键技术,并对今后空战评估系统技术发展进行了分析,文中给出了相应的系统框图。     

Bayes 试验分析中验前分布的表示

结合武器系统试验鉴定中的问题，研究Ｂａｙｅｓ方法运用中的验前信息表示问题。文中运用自助（Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）方法和随机加权法确定验前分布。对于多种信息源之下的验前信息，给出了验前分布的融合估计。对当前工程实践中常用的方法及存在的问题，提出了看法和处置方法。     

智能反射面辅助的无线网络加权和速率优化设计

针对智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解非凸的目标函数,提出一种交替优化方法,其中采用黎曼流形梯度(Riemannian manifold gradient, RMG)方法来优化反射系数,使用二分搜索法优化发送波束形成向量。此外,为了降低RMG方法的复杂度,设计了一种智能元素块坐标下降方法。仿真结果验证了所提算法的有效性,并且表明通过优化设计反射系数,IRS可显著提高无线网络的频谱效率。     

基于神经网络的雷达抗干扰效果评估

分析了常用的雷达抗干扰效果评估方法的特点,建立了雷达抗干扰效果评价指标集,对指标数据的采集和处理方法进行了分析,提出了一种基于神经网络的雷达抗干扰效果评估模型,论述了网络结构和样本获取方法,最后通过算例验证了模型的正确性和实用性.     

美军作战试验与鉴定发展研究

当前,军队装备试验鉴定正由性能试验向作战试验、在役考核全领域拓展。在装备试验鉴定体系全面重塑的历史背景下,为适应军队装备试验鉴定发展新变化,探索装备试验鉴定新理论,推进装备试验鉴定自主创新发展,亟需开展装备试验鉴定技术研究。美军相对较早开展了装备试验与鉴定工作,在作战试验与鉴定工作方面已形成了较完善的法规制度体系和规范的操作流程,有较成熟的理论与方法成果可供借鉴。与此同时,美军作战试验与鉴定工作也面临许多新问题。本文剖析了美军作战试验与鉴定的内涵和管理模式,研究了2018和2019年美军作战试验与鉴定的重点技术领域,并进行了对比分析,以期掌握近期美军作战试验与鉴定工作的发展变化。     

美国陆军网络装备作战评估及启示

作战试验能有效地推动装备体系的建设发展,本文通过分析美国陆军网络集成评估与联合作战评估的作战试验特点,提出军队开展装备作战试验的几个建议。首先,总结了美国陆军网络集成评估到联合作战评估的发展演变,主要包括网络集成评估的地位和作用、网络集成评估的实施流程以及13次网络集成评估和3次作战评估的有关情况;其次,分析了网络集成评估的一系列作战试验特点,诸如实际作战需求牵引、逼真场景构建、试训一体化模式、部队战斗力的直接生成以及作战能力的军民融合式发展等;最后,提出了网络集成评估带来的若干启示,从满足实战能力需求开展作战试验、突出装备体系的互操作能力评估、探索试训结合的作战试验模式、组建专门的作战试验部队及鼓励工业部门参与作战试验等方面推动军队作战试验的发展。